Modelling-and-simulation-monte-carlo-simulation
提供：Dev Guides
モンテカルロシミュレーション
モンテカルロシミュレーションは、数値実験の既知の分布に基づいてランダムなサンプルデータを生成するコンピューター化された数学的手法です。 この方法は、リスクの定量分析と意思決定の問題に適用されます。 この方法は、財務、プロジェクト管理、エネルギー、製造、エンジニアリング、研究開発、保険、石油およびガス、輸送などのさまざまなプロファイルの専門家によって使用されます。
この方法は、1940年に原子爆弾に取り組んでいる科学者によって最初に使用されました。 この方法は、天気予報の予測などの推定や不確実な決定が必要な状況で使用できます。
モンテカルロシミュレーション─重要な特性
以下は、モンテカルロ法の3つの重要な特徴です-
- その出力はランダムサンプルを生成する必要があります。
- その入力分布がわかっている必要があります。
- その結果は、実験の実行中に知る必要があります。
モンテカルロシミュレーション─利点
- 実装が簡単
- コンピューターを使用した数値実験の統計的サンプリングを提供します。
- 数学的問題の近似解を提供します。
- 確率的問題と決定論的問題の両方に使用できます。
モンテカルロシミュレーション─欠点
- 必要な出力を得るために多数のサンプリングを生成する必要があるため、時間がかかります。
- この方法の結果は、正確な値ではなく、真の値の近似値にすぎません。
モンテカルロシミュレーション法─フロー図
次の図は、モンテカルロシミュレーションの一般化されたフローチャートを示しています。
