Монте-Карлогийн симуляцийг санамсаргүй хэмжигдэхүүнүүдийн оролцоотойгоор таамаглах боломжгүй үйл явц дахь өөр өөр үр дүнгийн магадлалыг загварчлахад ашигладаг. Энэ нь урьдчилан таамаглах болон таамаглах загварт эрсдэл ба тодорхойгүй байдлын нөлөөг ойлгоход ашигладаг арга юм.
Монте-Карлогийн арга яагаад өнөөдөр маш чухал болсон бэ?
Монте-Карлогийн алгоритмууд нь энгийн, уян хатан, өргөтгөх боломжтой байдаг Физик системд хэрэглэх үед Монте-Карлогийн техник нь нарийн төвөгтэй загваруудыг үндсэн үйл явдал, харилцан үйлчлэлийн багц болгон бууруулж, нээх боломжтой. компьютер дээр үр дүнтэй хэрэгжүүлэх дүрмийн багцаар дамжуулан загварын зан үйлийг кодлох боломж.
Монте-Карлогийн симуляци яагаад муу байдаг вэ?
Фоулер нэмж хэлэхдээ Монте Карло төвөгтэй санхүүгийн асуудлуудыг багцын тэнцвэржүүлэх явцад орлогын албан татварын баазыг хянахгүй байх, мөн мөнгөн гүйлгээг тогтмол үнэ цэн болгон авч үзэх замаар их хэмжээний мөнгөний сүйрлийн үр дагаврыг үл тоомсорлодог гэж нэмж хэлэв. хөрөнгө оруулалтын өгөөж сөрөг байх үеийн хувьсах зардал.
Монте-Карлогийн аргууд ашигтай юу?
Тэдгээрийг ихэвчлэн физик болон математикийн бодлогод ашигладаг бөгөөд бусад аргыг хэрэглэхэд хэцүү эсвэл боломжгүй үед хамгийн их хэрэгтэй байдаг. Монте-Карлогийн аргуудыг оновчлол, тоон интеграцчилал, магадлалын тархалтаас сугалаа үүсгэх гэсэн гурван асуудлын ангилалд голчлон ашигладаг.
Монте-Карлогийн симуляцийг бодит амьдрал дээр хэрхэн ашигладаг вэ?
Монте-Карлогийн симуляци нь санхүү, төслийн менежмент гэх мэт таамаглалын янз бүрийн загварт эрсдэлийг хэмжих, эрсдэл ба тодорхойгүй байдлын нөлөөг ойлгоход ашигладаг алгоритмууд юм. Эдгээр симуляци нь хэд хэдэн хувьсагчийг хамарсан эдгээр үйл явцын үр дүн, нөлөөллийг харахад тусална.
