Метод Монте-Карло


Содержание

Метод Монте-Карло — это группа численных методов, основанных на получении большого числа реализаций случайного процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи.

Смысл метода в имитации всех возможных реализаций процесса, для чего моделируется многократное повторение самого процесса.

Смысл метода в имитации всех возможных реализаций процесса, для чего моделируется многократное повторение самого процесса.

Метод в современной оболочке был разработан в конце 1940-х польским математиком еврейского происхождения Станиславом Уламом. В то время он работал над разработкой водородной бомбы для США.

Моделирование по методу Монте-Карло предназначено для учета риска в процессе количественного анализа и принятия решений. Эта методика применяется в разных областях, например: финансы, менеджмент, энергетика, производство, проектирование, страхование, транспорт, охрана окружающей среды и некоторых других.

В рамках метода Монте-Карло анализ риска выполняется с помощью моделирования возможных результатов. В таких моделях любой фактор, которому свойственна неопределенность, заменяется диапазоном значений — распределением вероятностей. Затем выполняются расчеты результатов, причем каждый раз используется другой набор случайных значений функций вероятности.

Иногда для полного моделирования требуется произвести десятки тысяч перерасчетов — в зависимости от количества неопределенностей и установленных для них диапазонов значений. Моделирование по методу Монте-Карло позволяет получить распределения значений возможных последствий.

Смысл метода в имитации всех возможных реализаций процесса, для чего моделируется многократное повторение самого процесса.

Например, при проектировании супермаркета учитывается разное количество покупателей, работающих касс, средней стоимости покупки и других параметров для того, чтобы подсчитать, к примеру, график работы кассиров или даже глобальный план здания.

Моделирование по методу Монте-Карло дает гораздо более полное представление о возможных событиях. Оно позволяет судить не только о том, что может произойти, но и о том, какова вероятность того или иного исхода.

Характер полученных данных при использовании метода позволяет создавать графики различных последствий, а также вероятностей их наступления. Преимущество метода в том, что после финальных расчетов можно увидеть, какие факторы оказывают наибольшее воздействие на итоговые результаты.

Остались вопросы? Спросите у наших знатоков!
Нашли ошибку?Сообщите о ней
Комментарии 2 0 0
  • Где-то видел статистику, как соотносятся результаты спортивных событий и предсказания букмекеров. Так вот там все вероятности точно соответствуют исходу матчей. То есть исходы с кф 1.95, например, выпадают в 50% случаев. То есть все эти формулы, методы, которые известны они ничего не надут, потому что нам надо именно понять, как узнать какие именно исходы входят в эти 50%, хотя бы часть из них.
    Вопрос в том возможно ли это в принципе, хотя для выигрыша в долгосрочной перспективе, всего-то надо предсказывать хотя бы на пару процентов лучше буков — это, я думаю, реально. Но тут явно надо изобретать какие-то свои передовые методы, а не пользоваться тем, что и так давно всем известно.