Symulacja ruchów Browna metodą Monte Carlo
Proces modelowania ruchów Browna występuje na poziomie molekularnym, dzięki czemu uznajemy, że jest on losowy. Natomiast metoda Monte Carlo korzysta z losowości, aby uzyskać rezultaty zbliżone do realnych. Z tego e‑materiału dowiesz się, w jaki sposób przeprowadzić symulację ruchów Browna metodą Monte Carlo.
Implementację symulacji ruchów Browna za pomocą omawianej metody przedstawiamy w e‑materiałach:
Symulacja ruchów Browna metodą Monte Carlo w języku C++Symulacja ruchów Browna metodą Monte Carlo w języku C++,
Symulacja ruchów Browna metodą Monte Carlo w języku JavaSymulacja ruchów Browna metodą Monte Carlo w języku Java,
Symulacja ruchów Browna metodą Monte Carlo w języku PythonSymulacja ruchów Browna metodą Monte Carlo w języku Python.
Więcej zadań? Sięgnij do: Symulacja ruchów Browna metodą Monte Carlo – zadania maturalneSymulacja ruchów Browna metodą Monte Carlo – zadania maturalne
Przeanalizujesz sposób poruszania się cząsteczki pod wpływem ruchów Browna.
Zaimplementujesz algorytm generowania liczb pseudolosowych do odtworzenia chaotycznych zjawisk występujących w przyrodzie.
Scharakteryzujesz algorytm przeprowadzania prostej symulacji ruchów Browna.