A new Monte Carlo method is presented to compute the prices of barrier options on stocks. The key idea of the new method is to use an exit probability and uniformly distributed random numbers in order to efficiently estimate the first hitting time of barriers. It is numerically shown that the first hitting time error of the new Monte Carlo method decreases much faster than that of standard Monte Carlo methods.
Abstract The formulation of the probabilistic finite element method was briefly reviewed. The method was implemented into a computer program for frame analysis which has the same analogy as finite element analysis. Another program for Monte Carlo simulation of finite element analysis was written. Two sample structures were assumed and analized. The characteristics of the second moment statistics obtained by the probabilistic finite element method was examined through numerical studies. The applicability and limitation of the method were also evaluated in comparison with the data generated by Monte Carlo simulation.
본 연구에서는 다변량 Monte Carlo 기법을 이용하여 무차원 누가강우량 곡선을 생성하였다. 이를 위해 30년 이상의 관측년수를 갖는 강우자료를 활용하여 강우사상을 분리하고 이를 무차원화하여 강우의 지역적, 시간적 변동성을 제거하였다. 그리고 이들 무차원화된 누가강우량곡선을 4가지 형태로 구분하여 강우자료 특성을 반영한 누가강우량 곡선을 생성하였다. 무차원 누가 강우량 곡선의 절점이 항상 0이상이고 전체의 합이 1이 되어야 하는 제약조건을 극복하기 위해 log-ratio 기법을 도입하였고 Monte Carlo 기법을 이용한 다변량 생성시 요구되는 정규화와 상관계수 반영의 문제점을 Johnson 시스템과 직교변환을 도입하여 모형에 적용함으로서 제약조건을 극복할 수 있었다. 본 연구에서 적용한 다변량 Monte Carlo 기법을 이용한 강우변동생성기법은 실제 강우량 자료의 특성을 가공없이 반영할 수 있어 해당 유역의 특성을 정확히 반영할 수 있었고 유역의 홍수대책 수립, 수공구조물 설계 및 분석 등 활용성이 매우 클 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Monte-Carlo 방법으로 빔패턴 오차의 허용범위를 만족하는 개별소자의 허용오차를 규정하였다. 일반적으로 사용되는 통계적인 방법은 불규칙한 특성을 갖는 랜덤오차를 정규분포를 갖는 랜덤 변수로 모델링을 하여 개별소자의 오차범위를 규정하는데, 이러한 방법은 해석하고자 하는 배열소자의 개수증가에 따라 계산량이 지수승으로 늘어나게 되어 많은 소자배열에는 적합하지 않게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 이 논문에서는 Monte-Carlo 방법을 사용하여 배열소자의 증가에 따른 계산량의 증가를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이렇게 규정된 오차의 범위를 간단한 모의실험을 통해서 검증하였다.
본 논문에서는 industrial, scientific, medical (ISM) 대역의 효율적인 운용을 위해 간섭시나리오와 monte-carlo method 기반의 간섭분석 methodology를 제안하였다. 간섭시나리오는 거리와 밀도에 따른 시나리오로 구분되며, 희생원을 victim receiver (Vr), 간섭원을 interfering transmitter (It)로 정의한다. 간섭분석 시뮬레이션은 Vr의 간섭허용치를 만족하는 It의 간섭유효구간을 통해 얻어지는 유효간섭영역 내에서 It의 분포밀도에 따른 간섭 확률을 도출하게 된다. 제안된 간섭시나리오를 적용하여 2.4GHz ISM 대역에서 사용되는 대표적 무선설비인 WLAN (Vr)과 bluetooth (It)의 시뮬레이션 결과 간섭유효구간은 60~400m 이며, WLAN은 유효간섭영역에 존재하는 6개의 bluetooth와 간섭허용치를 만족하는 범위 내에서 운용될 수 있음을 확인하였다. 또한, 같은 조건에서 frequency hopping (FH) 통신방식을 사용하는 bluetooth에 cognitive radio(CR) 기술 기반의 listen before talk (LBT) 방식을 적용시 간섭 확률은 크게 감소하였다. 컴퓨터 시뮬레이션은 european radiocommunications office (ERO)에서 monte-carlo method를 기반으로 개발한 spectrum engineering advanced monte carlo analysis tool (SEAMCAT)을 사용하였다.
In the free molecular flow range, the pumping performance of a turbomolecular pump has been predicted by calculation of the transmission probability which employs the integral method and the test particle Monte-Carlo method. Also, new approximate method combining the double stage solutions, so called double-approximation, is presented here. The calculated values of transmission probability for the single stage agree quantitatively with the previous known numerical results. For a six-stage pump, the Monte-Carlo method is employed to calculate the overall transmission probability for the entire set of blade rows. When the results of the approximate method combining the single stage solutions are compared with those of the Monte-Carlo method at dimensionless blade velocity ratio C=0.4, the previous known approximate method overestimates as much as 34% than does the Monte-Carlo method. But, the new approximate method gives more accurate results, whose relative error is 10% compared to the Monte-Carlo method, than does the previous approximate method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.669-677
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2013
본 연구에서는 다중자산 옵션 가격의 추정에 있어 자산의 수, 상관계수, 자산의 값들과 표준편차의 여러 조합에 대한 시뮬레이션을 통하여 저불일치 수열에 따르는 준난수 몬테칼로 방법들을 비교하였다. 결과적으로 준난수와 모로 역변환을 이용하는 것이 기본적인 몬테칼로 방법보다 정확하였으며 자산의 수와 관계없이 준난수 방법들 중 혼합법들이 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
The errors can cause the serious loss of the performance of a precision machine system. In this paper, we proposed the method of allocating the alignment tolerances of the parts and applied this method to get the optimal tolerances of a Confocal Scanning Microscope. In general, tight tolerances are required to maintain the performance of a system, but a high cost of manufacturing and assembling is required to preserve the tight tolerances. The purpose of allocating the optimal tolerances is minimizing the cost while keeping the high performance of the system. In the optimal problem, we maximized the tolerances while maintaining the performance requirements. The Monte Carlo Method, a statistical simulation method, is used in tolerance analysis. Alignment tolerances of optical components of the confocal scanning microscope are optimized to minimize the cost and to maintain the observation performance of the microscope. We can also apply this method to the other precision machine system.
Lee, Jae Yong;Kim, Do Hyun;Yim, Che Wook;Kim, Jae Chang;Kim, Jong Kyung
Nuclear Engineering and Technology
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제51권4호
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pp.954-962
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2019
It is well known that the variance of tally is biased in a Monte Carlo calculation based on the power iteration method. Several studies have been conducted to estimate the real variance. Among them, the batch method, which was proposed by Gelbard and Prael, has been utilized actively in many Monte Carlo codes because the method is straightforward, and it is easy to implement the method in the codes. However, there is a problem when utilizing the batch method because the estimated variance varies depending on batch size. Often, the appropriate batch size is not realized before the completion of several Monte Carlo calculations. This study recognizes this shortcoming and addresses it by permitting selection of an appropriate batch size.
In the reliability-based design optimization of electromagnetic devices, the accurate and efficient reliability assessment method is very essential. The first-order sensitivity-assisted Monte Carlo Simulation is proposed in the former research. In order to improve its accuracy for wide application, in this paper, the second-order sensitivity analysis is presented by using the hybrid direct differentiation-adjoint variable method incorporated with the finite element method. By combining the second-order sensitivity with the Monte Carlo Simulation method, the second-order sensitivity-assisted Monte Carlo Simulation algorithm is proposed to implement reliability calculation. Through application to one superconductor magnetic energy storage system, its accuracy is validated by comparing calculation results with other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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