Монте-Карло арга гэж юу вэ?

Монте-Карло аргын дагуу түгээмэл статистик загварчлал, эргээд нь үзэл баримтлал дээр тулгуурласан нэг арга зам гэж ойлгож байгаа "хар хайрцаг".

Монте-Карло арга үзэгдэл нь шинжилгээний загварыг ашиглах нь хүнд хэцүү, эсвэл огт боломжгүй юм тохиолдолд оролцож байна (жишээ нь, дараалал онол, асуудлыг шийдвэрлэх үед үйл ажиллагаа нь судалгаа, стохастик үйл явцын судалгаа гэх мэт нэгтгэн).

АНУ-ын илүү дэлгэрэнгүй эдийн засаг дахь Монте Карло аргыг авч үзье.

статистикийн загварчлалын аргыг хэрэглэх онол дараалал хүрээнээс нь харуулсан болно. Тэгэхээр та хэр удаан, хэр олон удаа тодорхой (анх тогтоосон) дээр шугам хэрэглэгчдэд хүлээх хэрэгтэй мэдэхийг хүссэн гэж бодъё хүчин чадал нь дэлгүүр. Эдгээр тооцоо, эхний ээлжинд шаардлагатай дэлгүүр байх ёстой өргөжүүлэх эсэх талаар шийдвэр гаргах. Та бүхний мэдэж байгаагаар, ихэвчлэн санамсаргүй эсвэл тодорхой бус, тиймийн тул, гэж нэрлэгддэг цаг хандлагыг түгээх, дараа нь тэнд байгаа мэдээлэл дээр үндэслэн тус бүр хоёр дараалсан сүмүүд худалдан авагчид бие даан тохируулж болно хооронд ялгаа юм байна, худалдан авагчид ханддаг. Нөгөө талаас, хэрэглэгч бүрийн үйлчилгээг цаг нь санамсаргүй шинж чанартай, тиймээс түүний тархалт нь мөн илэрсэн болно байна. Тиймээс бид хоёр стохастик үйл явцыг бүхий л бий болгодог шууд харилцан байна.

практик харуулж, бодит амьдрал дээр Монте-Карло аргыг хэрэглэн тараах ижил шинж хадгалахын сацуу бүх боломж дамжуулан санамсаргүй байдлаар хэдэн удаа байж болох юм. үр дүнд энэ үйл явцын бүх зургийг дахин бий болгох зохиомлоор байх болно. Дараа нь дахин энэ загварыг давтан, цаг бүрийн нөхцөл байдал өөрчлөгдөж, хэрэв боломжтой статистик мэдээллийг олж авах нь тэд бодит цаг хугацаанд цуглуулсан байсан бол байна.

Үүний нэгэн адил, та дахин хэд хэдэн удаа бараг бүх дэлгүүрийн ажлын хиймэл зураг, практикт Монте Карло аргыг тавих үүсгэх боломжтой. Энэ тохиолдолд Simulation загварчлал бодит мэдээллийг давтах болно. Хоёр стохастик үйл явц дээр дахин авсан байна. эцсийн үр дүн нь тэдний орлогч харилцан дахин бодит амьдрал дээр бараг ижил гүйцэтгэл нь "ээлж" олгоно.

Тиймээс судалгааны Монте Карло арга нь санамсаргүй realizations давтан хэрэглэх замаар хиймэл загварчлалд бүрдэнэ. Энэ нь гэж нэрлэгддэг бие даасан хэрэгжилт өөрөөр талаар статистик туршилт нэрлэдэг гэдгийг анхаарах нь чухал юм.

санамсаргүй сонголт механизмаар зүгээр л хамгийн түгээмэл хэрэглэх ёстой юу гэсэн үг юм ойлгохын тулд шоо. Гэсэн хэдий ч, бодит байдал дээр нь зарчмын хувьд санамсаргүй тооны хүснэгт ашиглаж байна. Үүнээс гадна, мэргэжилтнүүдийн дунд байгаа компьютеруудын хувьд одоогоор маш их алдартай, тусгай хөтөлбөр санамсаргүй тоо генератор гэж нэрлэдэг. Үнэн хэрэгтээ, Монте-Карло арга, түүний өргөн хэрэглэх шалтгаан нь эдийн засгийн болон бусад хатуу шинжлэх ухааны аль алинд нь маш энгийн үр дүнтэй, хэрэглэхэд хялбар юм.