Jelaskan Metoda Integrasi dari Metoda Monte Carlo dalam bahasa sunda

Random walk Monte Carlo kaasup Markov chains

Hal séjén anu kuat sarta kawentar dina aplikasi keur random numbers dina simulasi numeris nyaéta numerical optimisation. Masalah ieu salawasna maké fungsi nga-minimal-keun vektor dina dimensi anu gedé. Loba masalah anu bisa direngsekeun ku cara ieu; contona program computer chess geus nunjukkeun kumaha carana langkah nu optimal keur meunangkeun tarung, sebutkeun, 10 langkah nu ngahasilkeun evaluasi panghadéna ka tahap ahir. Traveling salesman problem contoh lain dina masalah optimasi.  di dieu ogé aya sababaraha conto aplikasi dina masalah désain rekayasa, saperti multidisciplinary design optimization.

Lolobana optimasi Monte Carlo didasarkeun kana random walks. Intina, program ieu bakal dijieun dina wanda ruang multi-dimensi, condong pindah ti fungsi luhur ka fungsi handap, sanajan kitu kadang-kadang pindahna tibalik tina gradient.