Saya mau tau Integrasi dari Metoda Monte Carlo. Jelaskan dalam bahasa sunda

métodeu  deterministic numerical integration dipaké ku cara nyokot sajumlah kajadian dina ruang sampel tina hiji fungsi. Sacara umum, hasil tina pagawéan ieu hadé keur fungsi hiji variabel. ku sabab kitu, keur fungsi vectors, métodeu  deterministic quadrature teu efisien. Keur integrsi numerik vektor dua-dimensi, diperlukeun ruang titik grid anu sarua dina "permukaan" dua dimensi. Contona keur grid 10x10 diperlukeun 100 titik. Lamun vektor mibanda 100 dimensi, jarak grid nu sarua merlukeun 10100 titik – hal ieu taya alesan keur bisa diitung. 100 dimensions hartina teu mungkin keur diitung, saperti dina loba masalah fisik, "dimension" sarua jeung degree of freedom, sarta dina simulasi tilu-dimensi, di dinya aya tilu degrees of freedom per partikel.

métodeu  Monte Carlo nunjukkeun cara maké exponential time-increase. Saperti fungsi anu mibanda alesan well-behaved, hal ieu bisa di-estimasi ku milih sacara random tina ruang 100-dimensi, sarta nyokot sababaraha tipe average. maké central limit theorem, métodeu  ieu bakal ditempokeun ku konvergen-na  – contona titik sampel lipat opat bakal boga satengah kasalahan, gumantung kana jumlah dimenasi.

Perbaikan tina métodeu  ieu nyaéta cara nyieun atawa milih titik random, tapi leuwih dipikaresep datangna kana integral ti wewengkon nu konsentrasi loba tinimbang ti wewengkon nu konsentrasi saeutik. Dina basa séjén, titik sahenteuna ngagambarkeun bentuk nu hampir sarua jeung integrand. Teu salawasna dina pemodélan komputer méré hasil nu nyugemakeun dina integrasi mimiti, sanajan kitu aya métodeu  séjén keur masalah ieu; dimimitian ku nyieun fungsi integrasi anu sederhana, salah sahijina bakal didiskusikeun dina topik di handap ieu.

Pendekatan anu ampir sarua ngagunakeun low-discrepancy sequences ku quasi-Monte Carlo method.  métodeu  Quasi-Monte Carlo sok leuwih efisien dina integrasi numeris sabab sekuen "ngeusi" wewengkon leuwih hadé dina rasa sarta sampel penting nu dijieun tina simulasi konvergen keur ngahasilkeun solusi jadi leuwih gancang.