Метод Монте-Карло по своей сути очень простой. Берутся начальные параметры задачи. B ряде случаев нужно правильно угадать знак. Далее вычисляется сумма квадратичных отклонений от правых частей уравнений S2. После делаются случайные малые изменения параметров (коэффициенты k придется случайно варьировать целочисленно). Опять вычисляем S2. Если оно окажется меньше предыдущего, то за основу принимаем уже его (и новые значения параметров). И так далее до полной стабилизации задачи (то есть когда достигнем минимального "дна" S2).
B качестве примера посмотрите статью, посвященную моему методу аппроксимации простой функции. Там маленькая программка, которая даст конкретное представление o практическом применении метода:
[url=http://boris-yakubovskij.narod.ru/approx.html]http://boris-yakubovskij.narod.ru/approx.html[/url]
Следует заметить вот что. Если берутся 9 уравнений и целочисленные k , то задача решается не точно, a приближенно. Так как на самом деле значения k - дробные. Если брать 6 уравнений, то при заданных целых k решение будет уже точным.
Думаю, путь такой. Для различных принятых значений k решать систему 6 уравнений. B итоге можно построить номограммы и даже аппроксимировать их более простыми уравнениями.
Последний раз редактировалось
Георгий 30 ноя 2019, 08:38, всего редактировалось 1 раз.
Причина: test