excel蒙特卡洛(excel蒙特卡洛生成随机数)

1. excel蒙特卡洛生成随机数

在项目管理里面经常应用蒙特卡洛技术。简而言之，蒙特卡洛技术是用大量的随机数模拟现实世界的可能情况，从中找到最优或最可能的答案。

项目管理里面，蒙特卡洛技术可以应于进度管理中的历史估算，或者成本故算和风险定量分析等等方面。计算机技术的发展，使得蒙特卡洛技术在最近10年得到快速普及。借助计算机的高速运转能力，使得原本费时费力的实验过程变成快速和轻而易举的事情。

2. 蒙特卡洛法生成随机数

首先是灵敏度，误差，鲁棒性分析 2.基于实际情况，比如15a看到一篇找了一个小区的录像的门的影子变化，然后定位 3.基于多种方法，比如16a的受力分析和悬链线画在一张图里 4.蒙特卡洛算法仿真 5.在算出的区间带随机数看符不符合要求

3. excel固定概率生成随机数

步骤如下：

1、新建Excel文档，在需要设置随机数字的单元格输入“=randbetween(1,100)”并按回车键确认。

2、这时输入函数的单元格将会随机生成一个数字，将鼠标放在单元格的右下顶角处，按住鼠标左键不放。

3、向右或者向下拖动单元格，这时其他单元格将会继承被选中的单元格函数从而生成随机数字。

4. 蒙特卡洛方法随机数

随机模拟方法，也称为Monte Carlo方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第二次世界大战期间进行的研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺依曼用驰名世界的赌城--摩纳哥的Monte Carlo来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。冯·诺依曼是公理化方法和计算机体系的领袖人物，MonteCarlo方法也是他的重要贡献。

事实上，Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的“频率”来近似事件的“概率”。18世纪下半叶，法国学者Buffon（蒲丰）提出用投针试验的方法来确定圆周率的值。这个著名的Buffon试验是Montc Carlo方法的最早尝试。

蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。

这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的。

蒙特卡洛模拟方法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。

5. 用excel做蒙特卡洛模拟概率

蒙特卡洛方法的基本原理是，事件的概率可以用大量试验中发生的频率来估计，当样本容量足够大可以认为该事件的发生频率即为其概率．因此，可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式，确定结构是否失效，最后从中求得结构的失效概率，蒙特卡洛法正是基于此思路进行分析的。蒙特卡洛方法在金融工程学、宏观经济学、计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。

6. 蒙特卡洛产生随机数方法

蒙特卡洛模拟法求解步骤　　应用此方法求解工程技术问题可以分为两类:确定性问题和随机性问题。解题步骤如下：　　1.根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征（如概率、均值和方差等），所构造的模型在主要特征参量方面要与实际问题或系统相一致　　2 .根据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数，方可进行随机模拟试验。　　3. 根据概率模型的特点和随机变量的分布特性，设计和选取合适的抽样方法，并对每个随机变量进行抽样（包括直接抽样、分层抽样、相关抽样、重要抽样等）。　　4.按照所建立的模型进行仿真试验、计算，求出问题的随机解。　　5. 统计分析模拟试验结果，给出问题的概率解以及解的精度估计。　　在可靠性分析和设计中，用蒙特卡洛模拟法可以确定复杂随机变量的概率分布和数字特征，可以通过随机模拟估算系统和零件的可靠度，也可以模拟随机过程、寻求系统最优参数等。