Monte Carlo simulacija

Monte-Carlo metode su stohastičke (determinističke) simulacijske metode, algoritmi koji pomoću slučajnih ili kvazislučajnih brojeva i velikog broja proračuna i ponavljanja predviđaju ponašanje složenih matematičkih sistema.

Osmišljene u Los Alamos državnoj laboratoriji Sjedinjenih Američkih Država, nedugo nakon Drugog svjetskog rata. John von Neumann, Stanislaw Ulam i Nicholas Metropolis, su autori, u vremenu dok su radili projektu nuklearnog oružja, poznatog kao Manhattan Project[1]. Prvi elektronski računar u SAD-u je upravo dovršen, i naučnici u Los Alamosu su razmatrali, kako da ga najbolje iskoriste za razvoj termonuklearnog oružja (hidrogenske bombe). Kasne 1946. Stanislav Ulam je predložio korištenje slučajnog uzorkovanja za simuliranje putanja neutrona, a John von Neumann je razvio detaljan prijedlog rane 1947. Ovo je dovelo do simulacija manjih razmjera koje su ipak bile neophodno važne za uspješno dovršenje projekta. Metropolis i Ulam su 1949. objavili rad u kojem su iznijeli svoje ideje, čime je načeta iskra koja je potpalila velika istraživanja tokom 1950ih godina. Naziv "Monte-Carlo metoda" svoje ime vuče od grada u državici Monako, slavnom po svojim kockarnicama, a ujedno i naziva kockarnice u kojoj je Ulam-ov ujak kockao.

U ekonomiji se koriste ze proračun poslovnog rizika, promjena vrijednosti investicija, pri strateškom planiranju i slično.

Monte Karlo metode se široko koriste u različitim oblastima nauke, inženjerstva i matematike, kao što su fizika, hemija, biologija, statistika, vještačka inteligencija, finansije i kriptografija. Primijenjene su i na društvene nauke, kao što su sociologija, psihologija i političke nauke. Monte Karlo metode su prepoznate kao jedna od najvažnijih i najuticajnijih ideja 20. vijeka i omogućile su mnoga naučna i tehnološka otkrića.

Monte Karlo metode također imaju neka ograničenja i izazove, kao što su kompromis između tačnosti i troškova izračunavanja, prokletstvo dimenzionalnosti, pouzdanost generatora slučajnih brojeva i verifikacija i validacija rezultata.

Aproksimacija normalne distribucije Monte Carlo metodom
  1. ^ "Arhivirana kopija" (PDF). Arhivirano s originala (PDF), 13. 6. 2007. Pristupljeno 15. 1. 2015.CS1 održavanje: arhivirana kopija u naslovu (link)

© MMXXIII Rich X Search. We shall prevail. All rights reserved. Rich X Search