Quelle est la méthode Monte Carlo?

Selon la méthode de Monte Carlo est communément compris comme un moyen de modélisation statistique, ce qui a été basé sur le concept d'une « boîte noire ».

La méthode de Monte Carlo est impliqué dans les cas où l'utilisation d'un modèle d' analyse du phénomène est difficile , voire impossible (par exemple, lors de la résolution des problèmes de la théorie des files d' attente, la recherche opérationnelle, résume l'étude des processus stochastiques, etc.).

Considérons plus en détail la méthode de Monte Carlo dans l'économie.

Application de la méthode de modélisation statistique peut être illustrée de la portée de la théorie des files d'attente. Ainsi, supposons que vous voulez savoir combien de temps et à quelle fréquence vous devez attendre que les clients en ligne à un certain (initialement fixé) la capacité d'un magasin. Ces calculs, en premier lieu, nécessaire pour prendre une décision sur l'opportunité de développer le magasin devrait être. Comme vous le savez, l'approche des acheteurs, a généralement un donc aléatoire ou incertain, la distribution de l'approche du temps que l'on appelle, alors il y a un écart entre peuvent être réglés indépendamment chacun deux paroisses successives acheteurs, à partir des informations disponibles. D'autre part, le temps de service de chaque client dispose également d'un caractère aléatoire, donc sa distribution peut également être détectée. Donc, nous avons deux processus stochastique, l'interaction directe qui crée tout.

Comme le montre la pratique, en utilisant la méthode de Monte Carlo de la vie réelle peut être au hasard plusieurs fois à travers toutes les possibilités, tout en conservant les mêmes caractéristiques de la distribution. Le résultat sera re-créer artificiellement l'image entière de ce processus. Ensuite, en répétant ce schéma nouveau, changeant à chaque fois les conditions, il est possible d'obtenir des statistiques, si elles ont été collectées en temps réel.

De même, vous pouvez à nouveau plusieurs fois pour recréer une image artificielle du travail de presque tous les magasins, mettre en pratique la méthode de Monte Carlo. Les modèles de simulation dans ce cas serait de répéter les données réelles. On obtient à nouveau au-dessus de deux processus stochastique. Leur interaction alternative dans le résultat final à nouveau émettra un « tour » avec presque les mêmes performances que dans la vie réelle.

Par conséquent, la méthode de Monte Carlo pour la recherche consiste à la modélisation artificielle par l'application répétée de réalisations aléatoires. Il est important de noter que la réalisation individuelle que l'on appelle par ailleurs fait référence aux épreuves statistiques.

Pour comprendre ce qu'on entend par un mécanisme de sélection aléatoire devrait simplement utiliser les plus courants dés. Cependant, dans la pratique, en règle générale, une table de nombres aléatoires sont utilisés. En outre, les programmes actuellement très populaires et spéciaux pour les ordinateurs qui sont parmi les spécialistes appelés générateurs de nombres aléatoires. En fait, la méthode de Monte Carlo est tout à fait simple, efficace et facile à utiliser, ce qui provoque son utilisation généralisée, à la fois dans l'économie et dans d'autres sciences dures.