Monte Carlo-metode

Monte Carlo-metoden er ein breitt nytta klasse med algoritmar som blir nytta for å simulere ulike fysiske og matematiske system. Dei skil seg frå andre simuleringsmetodar (som t.d. molekylærdynamikk) gjennom å vere stokastiske, det vil sei ikkje-deterministiske i noka form – vanlegvis gjennom å bruke slumptalsgeneratorer (oftast nyttast endå pseudoslumptalsgeneratorar) – i tilhøve til deterministiske algoritmar. På grunn av algoritmane sin uføresette natur og dei mange berekningane som er innblanda er Monte Carlo-metodar særs nyttige ved hjelp av databerekningar.

Ein Monte Carlo-algoritme er ein numerisk Monte Carlo-metode som blir nytta for å finne løysingar til matematiske problem (som kan ha fleire variablar) som ikkje kan løysast enkelt med andre numeriske metodar som t.d. integralrekning. Effektiviteten aukar i relasjon til andre numeriske metodar når mengda dimensjonar i problemet aukar.

Namnet på metoden kjem frå det berømte kasinoet i Monte Carlo, der den tilfeldige og ikkje-deterministiske prosessar avgjer utfallet i roulette og andre hasardspel.

 Monte Carlo og tilfeldige tal
Monte Carlo-simulasjonsmetodar treng ikkje ekte tilfeldige tal for å vere brukbar. Mange av dei kraftigaste teknikkane brukar deterministiske, pseudotilfeldige-sekvensar, noko som gjer det enkelt å køyre simuleringa fleire gonger. Den einaste kvaliteten som vanlegvis er naudsynt for å gjere gode simuleringar er at rekkja med pseudotilfeldige tal er «tilfeldig» nok på eit eller anna vis.

Det tyder at det avheng av kva som skal testast. Typisk må tala passere ei rekkje statistiske testar. Teste at tala er uniformt distribuert eller følgjer andre ynskte distribusjonar.

Kjelder
Denne artikkelen bygger på «Monte Carlo-metoden» frå ,  den 15. januar 2012. 
 oppgav desse kjeldene:

Kategori:Slump
Kategori:Numerisk analyse
Kategori:Statistisk mekanikk 
Kategori:Statistisk mekanikk 
Kategori:Datafysikk
Kategori:Stikkprøveteknikk
Kategori:Statistisk teori
Kategori:Tilnærmingar
Kategori:Kompleksitetsteori