몬테카를로 시뮬레이션이란 무엇인가요?

무작위 표본추출 또는 통계적 실험법이라고도 알려진 몬테카를로 시뮬레이션은 전산수학의 한 분야에 속하며, 당시 원자력 산업의 발전에 적응하기 위해 1940년대 중반에 개발되었습니다. . 전통적인 경험적 방법은 실제 물리적 과정을 근사화할 수 없기 때문에 만족스러운 결과를 얻기가 어렵습니다. 그러나 몬테카를로 방법은 실제 물리적 과정을 실제로 시뮬레이션할 수 있으므로 문제 해결 방법이 현실과 매우 일치하며 매우 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다. .

몬테카를로 랜덤 시뮬레이션 방법의 원리는 문제나 사물 자체가 확률적 특성을 가지고 있을 때 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 샘플링 결과를 생성하고 이를 바탕으로 통계나 매개변수의 값을 계산하는 것이다. 시뮬레이션 횟수가 증가할수록 각 통계나 매개변수의 추정값을 평균하여 안정적인 결론을 얻을 수 있습니다.

몬테카를로 확률론적 시뮬레이션 방법 - 시뮬레이션 횟수가 증가함에 따라 통계 또는 매개변수의 값을 샘플링하고 계산하는 단계를 구현하며, 각 통계 또는 매개변수의 추정값을 평균함으로써 안정성을 얻을 수 있습니다. 결론적으로. 확장된 정보

기본 원리 및 아이디어

해결해야 할 문제가 특정 사건의 확률이거나 특정 확률 변수의 기대값인 경우 일종의 "실험" 방법을 사용하여 이 사건의 발생 빈도나 이 확률 변수의 평균값을 구하고 이를 문제 해결 방법으로 사용합니다. 이것이 몬테카를로법의 기본 개념이다.

몬테카를로 방식은 사물의 움직임에 대한 기하학적 양과 기하학적 특성을 포착하고 수학적 방법을 사용하여 이를 시뮬레이션하는, 즉 디지털 시뮬레이션 실험을 수행하는 것입니다. 이는 확률 모델을 기반으로 하며, 이 모델에서 설명하는 프로세스에 따라 시뮬레이션 실험의 결과를 문제에 대한 대략적인 솔루션으로 사용합니다. 몬테 카를로 문제 해결은 확률 프로세스 구성 또는 설명, 알려진 확률 분포에서 샘플링 구현 및 다양한 추정기 설정의 세 가지 주요 단계로 요약될 수 있습니다.

바이두 백과사전-몬테카를로 시뮬레이션

바이두 백과사전-몬테카를로 확률적 시뮬레이션 방법