《计算机模拟和蒙特卡洛方法》

第一章计算机模拟和蒙特卡洛方法基础1

第一节 引言1

第二节 系统与模型4

第三节 连续系统模拟6

第四节 离散系统模拟19

第五节 蒙特卡洛方法59

第六节 计算机模拟的步骤69

第七节 计算机模拟的优缺点72

习题75

第二章模拟中的概率统计概念77

第一节 随机事件与概率77

第二节 随机变量与概率分布81

第三节 随机向量与随机变量的独立性91

第四节 数字特征与特征函数95

第五节 极限定理102

第六节 参数估计104

第七节 假设检验111

习题115

第三章系统输入过程的建模116

第一节 引言116

第二节 经验分布117

第三节 概率分布类型的选择123

第四节 参数估计137

第五节 拟合性检验142

第六节 时间序列模型151

第七节 时间序列模型的参数估计与检验163

第八节 非正态过程的时序模型173

习题180

第四章均匀随机数的产生和检验183

第一节 引言183

第二节 线性同余法186

第三节 线性同余法的实现189

第四节 其他方法201

第五节 一些特殊均匀随机数序列的产生204

第六节 独立性检验208

第七节 均匀性检验211

第八节 参数检验214

第九节 其他经验检验216

习题220

第五章非均匀随机数的产生223

第一节 反变换法223

第二节 舍选抽样法228

第三节 复合法234

第四节 变换法237

第五节 查表法241

第六节 多维随机数的产生247

第七节 连续随机数的产生251

第八节 离散随机数的产生281

习题285

第六章相关随机数列的产生287

第一节 多维随机向量法287

第二节 线性滤波器对正态平稳过程的响应289

第三节 有理谱正态随机数列的产生293

第四节 高斯谱正态随机数列的产生297

第五节 ARMA谱正态随机数列的产生303

第六节 相关对数正态随机数列的产生307

第七节 相关非正态随机数列的产生309

习题312

第七章减小试验方差的方法314

第一节 蒙特卡洛积分314

第二节 减小试验方差方法的特性321

第三节 重要抽样法324

第四节 分层抽样法329

第五节 控制变数法334

第六节 对偶变数法337

第七节 相关抽样法340

第八节 定积分计算举例342

第九节 系统模拟举例344

习题351

第八章模拟程序设计353

第一节 模拟程序设计的特点353

第二节 通用程序设计语言FORTRAN 77355

第三节 模拟语言GASP Ⅳ365

第四节 模拟语言SIMSCRIPT Ⅱ.5373

第五节 模拟语言GPSS381

第六节 模拟语言的选择384

第七节 模拟程序设计386

习题387

第九章模拟数据分析389

第一节 引言389

第二节 终点模拟与稳态模拟390

第三节 终点模拟的置信区间394

第四节 稳态模拟的置信区间402

第五节 多参量的置信区间410

第六节 两个系统参量之差的区间估计411

第七节 最优系统的选择416

习题422

第十章模拟模型正确性的确认424

第一节 引言424

第二节 模拟模型的验证424

第三节 模拟模型的确认425

第四节 比较模拟数据与实际数据的统计方法427

习题430

附录431

参考文献457