לפי שיטת מונטה קרלו הוא הבין בכינויו אחת הדרכים של מודלים סטטיסטיים, אשר בתורו היה מבוססת על הרעיון של "קופסא שחורה".שיטת
מונטה קרלו עוסקת במקרים שבהם השימוש במודל האנליטי של התופעה הוא קשה או בלתי אפשרי לחלוטין (לדוגמא, בפתרון בעיות של תורת תורים, חקר ביצועים, סיכם את המחקר של תהליכים אקראיים, וכו ').
לשקול ביתר פירוט את השיטה של מונטה קרלו במשק.
יישום של השיטה של מודלים סטטיסטיים יכול להיות מתואר על ידי הדוגמא של היקף תורת תורים.אז, נניח שאתה רוצה לגלות כמה זמן ובאיזו תדירות אתה צריך לחכות ללקוחות בתור ביכולת מסוימת (בהתחלה שצוינה) של חנות.החישובים האלה, קודם כל, צריכים להחליט אם להרחיב את החנות.כפי שאתם יודעים, הקונים גישה בדרך כלל הוא אקראיים או לא בטוח, ולכן, על חלוקת זמן הגישה שנקרא, יש פער בין כל שתי קהילות רצופות קונים ניתן להגדיר באופן עצמאי על בסיס המידע זמין.מצד השני, בכל פעם קונה השירות יש גם אופי אקראי, וכתוצאה מכך, יכולה גם להיות מזוהה ההפצה שלה.אז, יש לנו שני תהליכים סטוכסטיים, ואינטראקציה ישירה שיוצר תור.
כפי שמראה בפועל, בחיים אמיתיים בשיטת מונטה קרלו יכול להיות פעמים רבות באופן אקראי בכל האפשרויות, תוך שמירה על אותם המאפיינים של ההפצה.התוצאה תהיה באופן מלאכותי ליצור מחדש את התמונה כולה של תהליך זה.לאחר מכן, חוזר על הדפוס שוב, בכל פעם שמשנה את התנאים, ניתן לקבל נתונים סטטיסטיים כאילו הם נאספו בזמן אמת.
כמו כן, אתה יכול שוב מספר פעמים כדי לשחזר תמונה מלאכותית של כמעט כל חנות, להוציא אל פועל, השיטה של מונטה קרלו.סימולציה במקרה זה תהיה לחזור על נתונים האמיתיים.אנחנו מקבלים בחזרה מעל שני תהליך סטוכסטיים.האינטראקציה החלופית שלהם בתוצאה הסופית, שוב, תיתן "כל" כמעט את אותם הביצועים כמו בחיים אמיתיים.
לכן, שיטת מונטה קרלו במדע היא סימולציה מלאכותית באמצעות חזרות מרובות של מימושים אקראיים.חשוב לציין כי יישומו של הפרט שנקרא התייחס אחרת למבחנים סטטיסטיים כ.
כדי להבין מה כוונה במנגנון בחירה אקראית פשוט צריך להשתמש בקוביות הנפוצות ביותר.בפועל, עם זאת, בדרך כלל להחיל טבלה של מספרים אקראיים.בנוסף, ברגע שזה מאוד פופולרי, ותוכניות מיוחדות למחשבים, שהם בין המומחים שנקראות מחוללים מספרים אקראיים.למעשה, שיטת מונטה קרלו היא די פשוטה, יעילה וקלה לשימוש, מה שגורם לשימוש הנרחב שלה, הן בכלכלה והן במדעים אחרים.
