Дослідження систем, що залежать від параметрів, за допомогою методу Монте-Карло

Автор(и)

  • Євген Байда Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0003-0297-328X

DOI:

https://doi.org/10.20998/2079-3944.2025.1.01

Ключові слова:

метод Монте-Карло, хаос

Анотація

Вступ. Одною з цікавих задач, яка може бути вирішена методом Монте-Карло є задача так званого «детермінованого хаосу». Під цим терміном в подальшому будемо мати на увазі нерегулярність, хаотичний рух динамічних систем, закони яких однозначно визначають еволюцію по відомій передісторії. Одним з таких характерних явищ є, наприклад, турбулентність, яка залежить від числа Рейнолдса. Окрім цього, цікавий і сам метод, за допомогою якого отримані такі структури – метод Монте-Карло. Тому автор вважає, що таке невеличке дослідження представляє певний інтерес, сприяє розширенню кругозору та заохочує читачів до більш детального розгляду проблеми. Мета. Мета статі – показати як за допомогою методу Монте-Карло можливе дослідження переходів від структурованої системи до хаотичної та навпаки в залежності від її параметрів. Методи. Методи, що використовувались даній статі: чисельні методи розв’язання системи нелінійних рівнянь – метод кінцевих різниць Рунге-Кутти четвертого порядку; статистичні методи – метод Монте-Карло; чисельний метод розв’язання рівнянь теплопередачі та течії рідини – метод кінцевих елементів. Результати. Отримані картини розрахункових структур, в які при певних параметрах здійснюється перехід від хаотичної до структурованої системи. Виводи. В нелінійних системах результати розрахунку суттєво залежать від параметрів системи та начальних умов, невелика зміна яких може привести до суттєвих та несподіваних змін в остаточному результаті. Окрім цього, при певних значеннях параметру у отриманих фракталах з’являються області, в які точки, що отримані випадковим чином ніколи попасти не в змозі, що само по собі є дивним результатом.

Посилання

Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo methods. – J. Amer. statistical assoc., 1949, 44, № 247, p. 355-341.

Sobol I. M. Metod Monte-Karlo. – 4-e izd. – M.: Nauka, 1986, – 80 p.

Xinzhu Liang, Shangda Yang, Simon L. Cotter, Kody J. H. Law. A randomized multi-index sequential Monte Carlo method. Statistics and Computing (2023) 33:97. Volume 33, article number 97, (2023), pp. 1-17. https://doi.org/10.1007/s11222-023-10249-9.

Bendat J. Prikladnoy analiz sluchaynykh dannykh / J. Bendat, A. Pirsoll. – M.: Mir, 1989. – 540 p.

Bayda Ye.I. Osnovy matematychnoyi statystyky ta teoriyi ymovirnosti. Navchalno-metodychnyy posibnyk dlya studentiv ta aspirantiv elektrotekhnichnykh spetsialnostey vsikh form navchannya / Ye.I. Bayda. – Kharkiv: NTU «KhPI», 2020. – 37 p.

M. Sobol. A primer for the Monte Carlo method. CRC Press, Boca Raton, 1994, pp. 107.

Saulis, Leonas, Valakevičius, Eimutis, Aksomaitis, Algimantas Jonas, Janilionis, Vytautas, Navickas, Zenonas. Markovo grandinių Monte Karlo metodo taikymas stochastinėms sistemoms modeliuoti. Publisher: Lithuanian Academic Libraries Network (LABT) Kaunas University of Technology, 2011-08-31

Zakharov I.P., Vodotyka S.V. Primeneniye metoda Monte-Karlo dlya otsenivaniya neopredelennosti v izmereniyakh. – Systemy obrabotki informatsii, 2008, vyp. 4 (71), Pp. 34-37.

G. Shuster. Determinirovannyy khaos. http://www.physics.gov.az/book_D/Schuster.pdf.

http://mmf.lnu.edu.ua/le/ta/1966 (accessed 16.02.25)

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-06-26

Як цитувати

Байда, Є. (2025). Дослідження систем, що залежать від параметрів, за допомогою методу Монте-Карло. Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Проблеми удосконалювання електричних машин I апаратiв. Теорiя I практика, (1 (13), 3–7. https://doi.org/10.20998/2079-3944.2025.1.01