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Monte Carlo 방법은 무엇입니까?

Monte Monte Carlo 방법은 실제로 광범위한 연구 및 분석 방법이며, 통일 기능은 문제를 조사하기 위해 랜덤 숫자에 의존합니다.기본 전제는 특정 사물이 전적으로 무작위 일 수 있고 작은 샘플보다 유용 할 수 있지만 큰 샘플을 통해 예측 가능해지고 다양한 문제를 해결하는 데 사용될 수 있다는 것입니다.실험, 임의의 다트 던지기를 사용하여 PI의 대략적인 값을 결정합니다.서클을 가져 와서 쿼터로 잘라 봅시다.그런 다음 그 분기 중 하나를 가져 와서 정사각형에 넣습니다.만일 우리가 그 광장에 다트를 무작위로 던지고 정사각형에서 떨어진 곳을 할인한다면, 일부는 원 안에 착륙하고 일부는 밖에 착륙 할 것입니다.외부에 착륙 한 다트에 원에 착륙 한 다트의 비율은 PI의 4 분의 1과 거의 유사합니다.상당히 무작위로.이것은 Monte Carlo 메소드의 핵심 사항 중 하나입니다. 샘플 크기는 결과가 실제 확률을 반영 할 수있을 정도로 충분히 커야하며, 특이 치가 크게 영향을 미치지 않아야합니다.다트를 무작위로 던지는 경우, 우리는 몬테 카를로 방법이 Pi에 매우 가까운 무언가를 산출하기 시작한다는 것을 알게됩니다.우리가 최고 수천에 들어감에 따라 그 가치는 점점 더 정확 해집니다. 물론, 실제로는 정사각형에 수천 개의 다트를 던지는 것이 다소 어려울 것입니다.그리고 그것들을 완전히 무작위로 수행하는 것은 거의 불가능할 것이며, 이것을 더 많이 생각하는 실험으로 만듭니다.그러나 컴퓨터를 사용하면 우리는 진정으로 임의의“던지기”를 만들 수 있으며, 우리는 수천, 또는 수만, 심지어 수백만의 던지기를 빨리 할 수 있습니다.Monte Carlo 방법이 진정으로 실행 가능한 계산 방법이되는 것은 컴퓨터입니다.이것은 두 개의 평행 한 나무 스트립을, 같은 폭이 바닥에 놓여 있습니다.그런 다음 바닥에 바늘을 떨어 뜨린다고 가정하고, 바늘이 두 스트립 사이의 선을 가로 지르는 각도로 착륙 할 확률이 무엇인지 묻습니다.이것은 PI를 인상적인 정도로 계산하는 데 사용될 수 있습니다.실제로, 이탈리아 수학자 인 마리오 라자 리니 (Mario Lazzarini)는 실제로이 실험을 수행하여 바늘을 3408 번 던지고 3.1415929 (355/113)에 도달했으며, 몬테 카를로 방법은 멀리 사용하고 있습니다.물론 PI의 간단한 계산을 넘어서.일종의 속기 대답으로 정확한 결과를 계산할 수없는 많은 상황에서 유용합니다.그것은 1940 년대 초기 핵 프로젝트에서 Los Alamos에서 가장 유명하게 사용되었으며, Monte Carlo Method라는 용어를 만들어 낸 과학자들은 몬테에서 연주 한 많은 기회 게임과 비슷했기 때문에 그것의 무작위성을 설명하는 것은 과학자들이었습니다.Carlo. 몬테 카를로 방법의 다양한 형태는 컴퓨터 설계, 물리 화학, 핵 및 입자 물리학, 홀로그램 과학, 경제학 및 기타 여러 학문에서 찾을 수 있습니다.수백만 개의 원자의 움직임과 같은 정확한 결과를 계산하는 데 필요한 전력이 Monte Carlo 방법을 사용하여 잠재적으로 도움이 될 수 있습니다.