KADD 2012 Zadanie 7 - Revision history

Lgraczyk: /* Zadanie */

2012-04-02T07:53:10Z

Zadanie

← Older revision		Revision as of 07:53, 2 April 2012
Line 28:		Line 28:
	* <code>double calkaVonNeumannZPomoc(TF1 g, TF1 s, double min, double max, int n, double &wydajnosc)</code> - zwraca całkę na przedziale [min,max] oraz dla zadanej liczby losowań n. Ponadto, funkcja powinna zwrócić '''przez referencję''' (ponieważ w języku C/C++ funkcja nie może zwrócić dwóch wartości) wydajność tej metody.		* <code>double calkaVonNeumannZPomoc(TF1 g, TF1 s, double min, double max, int n, double &wydajnosc)</code> - zwraca całkę na przedziale [min,max] oraz dla zadanej liczby losowań n. Ponadto, funkcja powinna zwrócić '''przez referencję''' (ponieważ w języku C/C++ funkcja nie może zwrócić dwóch wartości) wydajność tej metody.

-	Funkcję s(y) dobieramy tak, by '''zawsze''' znajdowała się powyżej funkcji g(y) i można z niej było łatwo wygenerować liczbę ~~losową~~ (na przykład metodą transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem odwrotności dystrybuanty; na wykładzie przykład z funkcją liniową).	+	Funkcję s(y) dobieramy tak, by '''zawsze''' znajdowała się powyżej funkcji g(y) i można z niej było łatwo wygenerować liczbę pseudolosową (na przykład metodą transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem odwrotności dystrybuanty; na wykładzie przykład z funkcją liniową).

	Wszystkie obliczenia należy wykonać dla funkcji typu:		Wszystkie obliczenia należy wykonać dla funkcji typu:

Lgraczyk: /* Zadanie */

2012-04-02T07:51:53Z

Zadanie

← Older revision		Revision as of 07:51, 2 April 2012
Line 14:		Line 14:
	* dodatkowo można stworzyć obiekt <code>TH1D</code> i wypełnić go zaakceptowanymi wartościami x. Będzie dany rozkładem wyznaczonym ze wzoru na pole koła.		* dodatkowo można stworzyć obiekt <code>TH1D</code> i wypełnić go zaakceptowanymi wartościami x. Będzie dany rozkładem wyznaczonym ze wzoru na pole koła.

-	''Część druga'': '''generowanie liczb pseudolosowych z dowolnego rozkładu metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna''' (2 pkt.)	+	''Część druga'': '''generowanie liczb pseudolosowych z dowolnego rozkładu metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna''' (3 pkt.)

	Wykorzystana tydzień temu metoda transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem funkcji odwrotnej do dystrybuanty ma ograniczone zastosowanie. Jej zastosowanie jest możliwe tylko wtedy, gdy znana jest jawna postać dystrybuanty oraz można znaleźć funkcję do niej odwrotną. '''Metoda von Neumanna''' pozwala wygenerowanie liczb pseudolosowych, gdy znany jest tylko rozkład g(y). W ogólności metoda działa nawet wtedy, gdy funkcja g(y) ''nie jest'' rozkładem gęstości prawdopodobieństwa (całka z niej nie wynosi 1). Pozwala to na bardzo szerokie wykorzystanie metody von Neumanna - przede wszystkim do obliczania całek oznaczonych ze skomplikowanych funkcji, gdy ich analityczne scałkowanie jest niemożliwe. Metody tego typu noszą nazwę wspomnianych wcześniej '''metod Monte Carlo'''.		Wykorzystana tydzień temu metoda transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem funkcji odwrotnej do dystrybuanty ma ograniczone zastosowanie. Jej zastosowanie jest możliwe tylko wtedy, gdy znana jest jawna postać dystrybuanty oraz można znaleźć funkcję do niej odwrotną. '''Metoda von Neumanna''' pozwala wygenerowanie liczb pseudolosowych, gdy znany jest tylko rozkład g(y). W ogólności metoda działa nawet wtedy, gdy funkcja g(y) ''nie jest'' rozkładem gęstości prawdopodobieństwa (całka z niej nie wynosi 1). Pozwala to na bardzo szerokie wykorzystanie metody von Neumanna - przede wszystkim do obliczania całek oznaczonych ze skomplikowanych funkcji, gdy ich analityczne scałkowanie jest niemożliwe. Metody tego typu noszą nazwę wspomnianych wcześniej '''metod Monte Carlo'''.
Line 23:		Line 23:
	* <code>double calkaVonNeumann(TF1 *g, double min, double max, int n)</code> - funkcja zwraca całkę oznaczoną (pole powierzchni pod krzywą) z funkcji g(y) na przedzialne [min,max] przy liczbie losowań n.		* <code>double calkaVonNeumann(TF1 *g, double min, double max, int n)</code> - funkcja zwraca całkę oznaczoną (pole powierzchni pod krzywą) z funkcji g(y) na przedzialne [min,max] przy liczbie losowań n.

-	''Część trzecia:'' '''metoda akceptacji i odrzucania von Neumanna z funkcją pomocniczą''' (2 pkt.)	+	''Część trzecia:'' '''metoda akceptacji i odrzucania von Neumanna z funkcją pomocniczą''' (1 pkt.)

	W celu zwiększenia wydajności metody von Neumanna, można posłużyć się ograniczeniem przedziału losowania w postacji zadanej funkcji pomocniczej. W tej części zaimplementować funkcję, która oblicza całkę z funkcji g(y) metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna z funkcją pomocniczą s(y):		W celu zwiększenia wydajności metody von Neumanna, można posłużyć się ograniczeniem przedziału losowania w postacji zadanej funkcji pomocniczej. W tej części zaimplementować funkcję, która oblicza całkę z funkcji g(y) metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna z funkcją pomocniczą s(y):

Lgraczyk: /* Zadanie */

2012-04-02T07:43:45Z

Zadanie

← Older revision		Revision as of 07:43, 2 April 2012
Line 11:		Line 11:

	Należy napisać '''funkcję''', która oblicza liczbę Pi '''metodą von Neumanna''' (jest to bodajże najprostszy przykład wykorzystania metody typu '''Monte Carlo'''). W tym celu losujemy z rozkładu jednorodnego na przedziale [0,1] dwie liczby x i y, i sprawdzamy, czy wylosowana para mieści się wewnątrz koła o promieniu 1. Następnie używając stosunku par zaakceptowanych (mieszczących się wewnątrz) do odrzuconych (tych, które leżą poza okręgiem) oraz wzoru na pole koła, należy obliczyć liczbę Pi. Ponadto, należy narysować wykres trafień leżących wewnątrz oraz na zewnątrz koła:		Należy napisać '''funkcję''', która oblicza liczbę Pi '''metodą von Neumanna''' (jest to bodajże najprostszy przykład wykorzystania metody typu '''Monte Carlo'''). W tym celu losujemy z rozkładu jednorodnego na przedziale [0,1] dwie liczby x i y, i sprawdzamy, czy wylosowana para mieści się wewnątrz koła o promieniu 1. Następnie używając stosunku par zaakceptowanych (mieszczących się wewnątrz) do odrzuconych (tych, które leżą poza okręgiem) oraz wzoru na pole koła, należy obliczyć liczbę Pi. Ponadto, należy narysować wykres trafień leżących wewnątrz oraz na zewnątrz koła:
-	* stworzyć dwa obiekty typu <code>TGraph</code> i jeden z nich wypełniać zaakceptowanymi parami (x,y)>, drugi zaś odrzuconymi. Oba wykresy narysować na jednym panelu,	+	* stworzyć dwa obiekty typu <code>TGraph</code> i jeden z nich wypełniać zaakceptowanymi parami (x,y), drugi zaś odrzuconymi. Oba wykresy narysować na jednym panelu,
	* dodatkowo można stworzyć obiekt <code>TH1D</code> i wypełnić go zaakceptowanymi wartościami x. Będzie dany rozkładem wyznaczonym ze wzoru na pole koła.		* dodatkowo można stworzyć obiekt <code>TH1D</code> i wypełnić go zaakceptowanymi wartościami x. Będzie dany rozkładem wyznaczonym ze wzoru na pole koła.

Lgraczyk: /* Zadanie */

2012-04-01T18:00:24Z

Zadanie

← Older revision		Revision as of 18:00, 1 April 2012
Line 12:		Line 12:
	Należy napisać '''funkcję''', która oblicza liczbę Pi '''metodą von Neumanna''' (jest to bodajże najprostszy przykład wykorzystania metody typu '''Monte Carlo'''). W tym celu losujemy z rozkładu jednorodnego na przedziale [0,1] dwie liczby x i y, i sprawdzamy, czy wylosowana para mieści się wewnątrz koła o promieniu 1. Następnie używając stosunku par zaakceptowanych (mieszczących się wewnątrz) do odrzuconych (tych, które leżą poza okręgiem) oraz wzoru na pole koła, należy obliczyć liczbę Pi. Ponadto, należy narysować wykres trafień leżących wewnątrz oraz na zewnątrz koła:		Należy napisać '''funkcję''', która oblicza liczbę Pi '''metodą von Neumanna''' (jest to bodajże najprostszy przykład wykorzystania metody typu '''Monte Carlo'''). W tym celu losujemy z rozkładu jednorodnego na przedziale [0,1] dwie liczby x i y, i sprawdzamy, czy wylosowana para mieści się wewnątrz koła o promieniu 1. Następnie używając stosunku par zaakceptowanych (mieszczących się wewnątrz) do odrzuconych (tych, które leżą poza okręgiem) oraz wzoru na pole koła, należy obliczyć liczbę Pi. Ponadto, należy narysować wykres trafień leżących wewnątrz oraz na zewnątrz koła:
	* stworzyć dwa obiekty typu <code>TGraph</code> i jeden z nich wypełniać zaakceptowanymi parami (x,y)>, drugi zaś odrzuconymi. Oba wykresy narysować na jednym panelu,		* stworzyć dwa obiekty typu <code>TGraph</code> i jeden z nich wypełniać zaakceptowanymi parami (x,y)>, drugi zaś odrzuconymi. Oba wykresy narysować na jednym panelu,
-	* dodatkowo można stworzyć obiekt <code>TH1D</code> i wypełnić go zaakceptowanymi wartościami x.	+	* dodatkowo można stworzyć obiekt <code>TH1D</code> i wypełnić go zaakceptowanymi wartościami x. Będzie dany rozkładem wyznaczonym ze wzoru na pole koła.

	''Część druga'': '''generowanie liczb pseudolosowych z dowolnego rozkładu metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna''' (2 pkt.)		''Część druga'': '''generowanie liczb pseudolosowych z dowolnego rozkładu metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna''' (2 pkt.)

Lgraczyk at 17:57, 1 April 2012

2012-04-01T17:57:52Z

← Older revision		Revision as of 17:57, 1 April 2012
Line 49:		Line 49:

	''Części druga i trzecia''		''Części druga i trzecia''
		+
		+	[[File:Lab07_dist.png]]
		+
		+	Output:
		+	Calka: 0.199
		+	Wydajnosc: 0.2072
		+	Calka (metoda z funkcja pomocnicza): 0.198745
		+	Wydajnosc (metoda z funkcja pomocnicza): 0.39749
		+	Calka liczona metoda Integral: 0.198652

Lgraczyk at 17:42, 1 April 2012

2012-04-01T17:42:32Z

← Older revision		Revision as of 17:42, 1 April 2012
Line 31:		Line 31:

	Wszystkie obliczenia należy wykonać dla funkcji typu:		Wszystkie obliczenia należy wykonać dla funkcji typu:
-	[[File:~~Lab07_funkcja~~.png]]	+	[[File:Lab07_funkcja2.png]]

	== Uwagi ==		== Uwagi ==

Lgraczyk: /* Uwagi */

2012-04-01T17:25:03Z

Uwagi

← Older revision		Revision as of 17:25, 1 April 2012
Line 35:		Line 35:
	== Uwagi ==		== Uwagi ==
	* Funkcja kwadratowa i jej odwrotność:		* Funkcja kwadratowa i jej odwrotność:
-	~~[[File:Lab07_funkcjaKwad.png]]~~	+
-	[[File:~~Lab07_funkcjaKwad_od~~.png]]	+	[[File:Odwracanie_kwadratowej.png]]
	* [http://pl.wikipedia.org/wiki/Metoda_Monte_Carlo Metoda Monte Carlo] - Wikipedia.		* [http://pl.wikipedia.org/wiki/Metoda_Monte_Carlo Metoda Monte Carlo] - Wikipedia.
	* [http://www.if.pw.edu.pl/~kisiel/kadd/Wyklad5.pdf Wykład 5] z KADD dr hab. inż. Adama Kisiela.		* [http://www.if.pw.edu.pl/~kisiel/kadd/Wyklad5.pdf Wykład 5] z KADD dr hab. inż. Adama Kisiela.
-

	== Wynik ==		== Wynik ==

Lgraczyk: /* Zadanie */

2012-04-01T17:24:03Z

Zadanie

← Older revision		Revision as of 17:24, 1 April 2012
Line 16:		Line 16:
	''Część druga'': '''generowanie liczb pseudolosowych z dowolnego rozkładu metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna''' (2 pkt.)		''Część druga'': '''generowanie liczb pseudolosowych z dowolnego rozkładu metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna''' (2 pkt.)

-	Wykorzystana tydzień temu metoda transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem funkcji odwrotnej do dystrybuanty ma ograniczone zastosowanie. Jej zastosowanie jest możliwe tylko wtedy, gdy znana jest jawna postać dystrybuanty oraz można znaleźć funkcję do niej odwrotną. '''Metoda von Neumanna''' pozwala wygenerowanie liczb pseudolosowych, gdy znany jest tylko rozkład g(y). W ogólności metoda działa nawet wtedy, gdy funkcja g(y) ''nie jest'' rozkładem gęstości prawdopodobieństwa (całka z niej nie wynosi 1). Pozwala to na bardzo szerokie wykorzystanie metody von Neumanna - przede wszystkim do obliczania całek oznaczonych ze skomplikowanych funkcji~~, przede wszystkim wtedy~~, gdy ich analityczne scałkowanie jest niemożliwe. Metody tego typu noszą nazwę wspomnianych wcześniej '''metod Monte Carlo'''.	+	Wykorzystana tydzień temu metoda transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem funkcji odwrotnej do dystrybuanty ma ograniczone zastosowanie. Jej zastosowanie jest możliwe tylko wtedy, gdy znana jest jawna postać dystrybuanty oraz można znaleźć funkcję do niej odwrotną. '''Metoda von Neumanna''' pozwala wygenerowanie liczb pseudolosowych, gdy znany jest tylko rozkład g(y). W ogólności metoda działa nawet wtedy, gdy funkcja g(y) ''nie jest'' rozkładem gęstości prawdopodobieństwa (całka z niej nie wynosi 1). Pozwala to na bardzo szerokie wykorzystanie metody von Neumanna - przede wszystkim do obliczania całek oznaczonych ze skomplikowanych funkcji, gdy ich analityczne scałkowanie jest niemożliwe. Metody tego typu noszą nazwę wspomnianych wcześniej '''metod Monte Carlo'''.

	Należy stworzyć trzy '''bardzo podobne''' funkcje przyjmujące obiekt typu <code>TF1</code>. Powinny one przyjmować funkcję g na przedziale [min,max]:		Należy stworzyć trzy '''bardzo podobne''' funkcje przyjmujące obiekt typu <code>TF1</code>. Powinny one przyjmować funkcję g na przedziale [min,max]:
Line 32:		Line 32:
	Wszystkie obliczenia należy wykonać dla funkcji typu:		Wszystkie obliczenia należy wykonać dla funkcji typu:
	[[File:Lab07_funkcja.png]]		[[File:Lab07_funkcja.png]]
-

	== Uwagi ==		== Uwagi ==

Lgraczyk at 17:23, 1 April 2012

2012-04-01T17:23:15Z

← Older revision		Revision as of 17:23, 1 April 2012
Line 29:		Line 29:

	Funkcję s(y) dobieramy tak, by '''zawsze''' znajdowała się powyżej funkcji g(y) i można z niej było łatwo wygenerować liczbę losową (na przykład metodą transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem odwrotności dystrybuanty; na wykładzie przykład z funkcją liniową).		Funkcję s(y) dobieramy tak, by '''zawsze''' znajdowała się powyżej funkcji g(y) i można z niej było łatwo wygenerować liczbę losową (na przykład metodą transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem odwrotności dystrybuanty; na wykładzie przykład z funkcją liniową).
		+
		+	Wszystkie obliczenia należy wykonać dla funkcji typu:
		+	[[File:Lab07_funkcja.png]]


	== Uwagi ==		== Uwagi ==
		+	* Funkcja kwadratowa i jej odwrotność:
		+	[[File:Lab07_funkcjaKwad.png]]
		+	[[File:Lab07_funkcjaKwad_od.png]]
	* [http://pl.wikipedia.org/wiki/Metoda_Monte_Carlo Metoda Monte Carlo] - Wikipedia.		* [http://pl.wikipedia.org/wiki/Metoda_Monte_Carlo Metoda Monte Carlo] - Wikipedia.
	* [http://www.if.pw.edu.pl/~kisiel/kadd/Wyklad5.pdf Wykład 5] z KADD dr hab. inż. Adama Kisiela.		* [http://www.if.pw.edu.pl/~kisiel/kadd/Wyklad5.pdf Wykład 5] z KADD dr hab. inż. Adama Kisiela.
Line 44:		Line 50:
	Liczba Pi wynosi: 3.14392		Liczba Pi wynosi: 3.14392

-	''~~Część~~ druga''	+	''Części druga i trzecia''

Lgraczyk at 17:03, 1 April 2012

2012-04-01T17:03:59Z

← Older revision		Revision as of 17:03, 1 April 2012
Line 16:		Line 16:
	''Część druga'': '''generowanie liczb pseudolosowych z dowolnego rozkładu metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna''' (2 pkt.)		''Część druga'': '''generowanie liczb pseudolosowych z dowolnego rozkładu metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna''' (2 pkt.)

-	Wykorzystana tydzień temu metoda transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem funkcji odwrotnej do dystrybuanty ma ograniczone zastosowanie. Jej zastosowanie jest możliwe tylko wtedy, gdy znana jest jawna postać dystrybuanty oraz można znaleźć funkcję do niej odwrotną. '''Metoda von Neumanna''' pozwala wygenerowanie liczb pseudolosowych, gdy znany jest tylko rozkład g(y).	+	Wykorzystana tydzień temu metoda transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem funkcji odwrotnej do dystrybuanty ma ograniczone zastosowanie. Jej zastosowanie jest możliwe tylko wtedy, gdy znana jest jawna postać dystrybuanty oraz można znaleźć funkcję do niej odwrotną. '''Metoda von Neumanna''' pozwala wygenerowanie liczb pseudolosowych, gdy znany jest tylko rozkład g(y). W ogólności metoda działa nawet wtedy, gdy funkcja g(y) ''nie jest'' rozkładem gęstości prawdopodobieństwa (całka z niej nie wynosi 1). Pozwala to na bardzo szerokie wykorzystanie metody von Neumanna - przede wszystkim do obliczania całek oznaczonych ze skomplikowanych funkcji, przede wszystkim wtedy, gdy ich analityczne scałkowanie jest niemożliwe. Metody tego typu noszą nazwę wspomnianych wcześniej '''metod Monte Carlo'''.

	Należy stworzyć trzy '''bardzo podobne''' funkcje przyjmujące obiekt typu <code>TF1</code>. Powinny one przyjmować funkcję g na przedziale [min,max]:		Należy stworzyć trzy '''bardzo podobne''' funkcje przyjmujące obiekt typu <code>TF1</code>. Powinny one przyjmować funkcję g na przedziale [min,max]:
-	* <code>double losujVonNeumann(TF1 *g, double min, double max)</code> - funkcja zwraca ''jedną'' liczbę pseudolosową z ~~rozkładu danego przez funkcję gęstości prawdopodobieństwa~~ g,	+	* <code>double losujVonNeumann(TF1 *g, double min, double max)</code> - funkcja zwraca ''jedną'' liczbę pseudolosową z funkcji g(y),
-	* <code>double wydajnoscVonNeumann(TF1 *g, double min, double max, int n)</code> - funkcja zwraca wydajność metody akceptacji i odrzucania von Neumanna dla zadanej liczby losowań n,	+	* <code>double wydajnoscVonNeumann(TF1 *g, double min, double max, int n)</code> - funkcja zwraca wydajność metody akceptacji i odrzucania von Neumanna dla danej funkcji g(y) oraz zadanej liczby losowań n,
-	* <code>double calkaVonNeumann(TF1 *g, double min, double max, int n)</code> - funkcja zwraca całkę oznaczoną (pole powierzchni pod krzywą) z ~~gęstości~~ g na przedzialne [min,max].	+	* <code>double calkaVonNeumann(TF1 *g, double min, double max, int n)</code> - funkcja zwraca całkę oznaczoną (pole powierzchni pod krzywą) z funkcji g(y) na przedzialne [min,max] przy liczbie losowań n.
		+
		+	''Część trzecia:'' '''metoda akceptacji i odrzucania von Neumanna z funkcją pomocniczą''' (2 pkt.)
		+
		+	W celu zwiększenia wydajności metody von Neumanna, można posłużyć się ograniczeniem przedziału losowania w postacji zadanej funkcji pomocniczej. W tej części zaimplementować funkcję, która oblicza całkę z funkcji g(y) metodą akceptacji i odrzucania von Neumanna z funkcją pomocniczą s(y):
		+	* <code>double calkaVonNeumannZPomoc(TF1 g, TF1 s, double min, double max, int n, double &wydajnosc)</code> - zwraca całkę na przedziale [min,max] oraz dla zadanej liczby losowań n. Ponadto, funkcja powinna zwrócić '''przez referencję''' (ponieważ w języku C/C++ funkcja nie może zwrócić dwóch wartości) wydajność tej metody.
		+
		+	Funkcję s(y) dobieramy tak, by '''zawsze''' znajdowała się powyżej funkcji g(y) i można z niej było łatwo wygenerować liczbę losową (na przykład metodą transformacji rozkładu jednorodnego z wykorzystaniem odwrotności dystrybuanty; na wykładzie przykład z funkcją liniową).
		+
		+
		+	== Uwagi ==
		+	* [http://pl.wikipedia.org/wiki/Metoda_Monte_Carlo Metoda Monte Carlo] - Wikipedia.
		+	* [http://www.if.pw.edu.pl/~kisiel/kadd/Wyklad5.pdf Wykład 5] z KADD dr hab. inż. Adama Kisiela.

-	~~''Część trzecia:'' '''metoda akceptacji i odrzucania von Neumanna z funkcją pomocniczą'''~~

	== Wynik ==		== Wynik ==