モンテカルロシミュレーション

第２章で、一様乱数を発生させるMath.random()メソッドについて学びました。システム・シミュレーションにおいては、一様乱数のみならず、さまざまな分布の乱数を用いることがあります。本章では、一様乱数を変換してさまざまな分布の乱数を作り出す手法を学びます。 逆関数法 Math.random()メソッドで得られる乱数は、０と１の間、すなわち、区間 [0,1) ですが、それを区間 [a.b) のような特定区間の一様乱数を得るにはどうしたらよいのでしょうか。 一般に、区間 [0,1) の一様乱数から特定区間の一様乱数を得るには、次の逆関数法がよく使われます。 区間 [0,1) の一様乱数の確率密度関数 f(x) は、図４．１．１ａのようになります(注)。 これを積分した分布関数 g(x) は図４．１．１ｂのようになります。 g(x) の値は０から１の値をとりますから、区間 [0,1) の一様

[yasuharu519]

ポアソン乱数