14.04.2015 Views

Metodo Monte Carlo - Arturo Stabile

Metodo Monte Carlo - Arturo Stabile

Metodo Monte Carlo - Arturo Stabile

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

MMC hit or miss 2<br />

Se consideriamo un set di punti casuali indipendenti appartenenti ad R la probabilità<br />

p’ che i punti appartengono all’insieme S può essere stimata a partire da<br />

N<br />

p = H<br />

N<br />

dove N H<br />

è il numero di successi (hits), ossia il numero di vettori che cadono “sotto la<br />

funzione” ed N il numero totale di punti.<br />

Quindi l’integrale può essere stimato come segue<br />

( ) NH<br />

I ≈ θ = y0 b−a N<br />

Dal momento che ognuna delle N prove costituisce una<br />

prova di Bernoulli con probabilità p’ di successo, abbiamo:<br />

( )<br />

⎛ N<br />

( )<br />

0( ) H ⎞ E N<br />

E θ = y b− a E<br />

0( ) H<br />

⎜ ⎟= y b− a =<br />

⎝ N ⎠<br />

N<br />

Np<br />

= y0( b− a) = y0( b− a)<br />

p=<br />

I<br />

N<br />

L. Parisi - A. <strong>Stabile</strong> <strong>Metodo</strong> <strong>Monte</strong> <strong>Carlo</strong> 8

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!