Methode de monte carlo exemple

Afin de calculer la distribution de probabilité des performances prévues, il est nécessaire de propager (traduire) les incertitudes d`entrée dans les incertitudes dans les résultats. Les distributions de probabilité sont un moyen beaucoup plus réaliste de décrire l`incertitude dans les variables d`une analyse des risques. Par exemple, il y a six façons différentes que les dés peuvent résumer à sept. Contrairement aux méthodes traditionnelles de Monte Carlo et MCMC, ces techniques de particules de champ moyennes reposent sur des échantillons d`interaction séquentielle. Les méthodes de Monte Carlo sont également utilisées dans les modèles d`ensemble qui forment la base des prévisions météorologiques modernes. La simulation de Monte Carlo est peut-être la technique la plus courante pour propager l`incertitude dans les différents aspects d`un système à la performance prévue. Il a été proposé d`aider les femmes à réussir dans leurs pétitions en leur fournissant une plus grande sensibilisation, ce qui pourrait réduire le risque de viol et d`agression physique. Les corrélations faibles entre les échantillons successifs sont aussi souvent souhaitables/nécessaires. Avant d`explorer la façon d`utiliser la simulation pour analyser ce problème, considérez le modèle Excel illustré ci-dessous, qui calcule le bénéfice net en fonction du volume de vente moyen, du prix de vente moyen et du coût unitaire moyen.

Les méthodes de simulation de Monte Carlo n`exigent pas toujours des nombres véritablement aléatoires pour être utiles (bien que, pour certaines applications telles que les tests de primalité, l`imprévisibilité est vitale). Il existe des moyens d`utiliser des probabilités qui ne sont certainement pas des simulations de Monte Carlo, par exemple, la modélisation déterministe utilisant des estimations à un seul point. GoldSim est un outil de simulation de Monte Carlo flexible et facile à utiliser, vous permettant de représenter les incertitudes et de propager (traduire) vos incertitudes dans les intrants du modèle en incertitudes dans les sorties de modèles (résultats). Le bénéfice net sera calculé comme résultat net = volume des ventes * (prix de vente-coût unitaire)-coûts fixes. Les taux d`inflation et les prix de l`énergie sont des exemples de variables décrites par les distributions normales. Si vous avez utilisé une application 3D dans le passé, vous avez probablement utilisé l`échantillonnage aléatoire déjà, peut-être sans le savoir. Nous pourrions générer des échantillons dans cette case et compter le nombre de points tombant dans le disque. L`application la plus courante de la méthode Monte Carlo est l`intégration de Monte Carlo.

Nous détaillons dans les prochains chapitres chaque technique (simulation de Monte Carlo et intégration) ainsi que fournir un exemple de la façon dont les méthodes de MC sont effectivement utilisés dans l`infographie et en particulier dans le domaine du rendu.