문선생 연구소

몬테카를로 시뮬레이션은 다른 수학적 기술에 의해 분석적 해결책에 포함되지 않는 통찰력을 얻기 위해 개발된 모델을 분석적 해결책에 포함하는 데 도움이 되는 연구 시스템이 너무 복잡하여서 연구 중인 모델을 만드는 방법이 될 수 있습니다. 이 방법은 입력 변수 또는 매개 변수를 기반으로 결과를 계산하는 연구 대상 시스템의 수학적 모델을 구축하는 것입니다. 일반적으로 변수는 분석가가 선택할 수 있는 변수를 나타내는 결정 변수와 분석가가 제어할 수 없는 값 범위를 취할 수 있는 확률 또는 무작위 변수의 두 가지 유형입니다. 무작위 변수는 변수가 특정 값을 가질 확률을 제공하는 특수 준비된 확률 테이블에서 선택됩니다. 모든 무작위 변수는 독립적이어야 합니다. 즉, 각 변수의 확률 분포는 다른 변수에 대해 선택한 값과 독립적입니다. 무작위 변수 사이에 상관관계가 있는 경우 시스템 모델에 상관관계가 구축되어야 합니다. 예를 들어 시장 점유율을 계산할 비즈니스 상황 모델에서 판매 가격을 나타내는 결정 변수는 분석가가 선택할 수 있습니다. 경쟁 제품의 가격에 대한 변수는 무작위로 선택될 수 있습니다. 시장 점유율의 또 다른 무작위 변수도 무작위로 선택할 수 있습니다. 이 모델의 목적은 이러한 변수를 사용하여 해당 시장 조건에 적합한 시장 점유율을 계산하는 것입니다. 모델의 대수학은 모든 변수의 효과를 고려합니다. 변화율 변수는 정확하게 예측할 수 없는 많은 값을 취할 수 있기 때문에 경쟁 가격 변수와 마찬가지로 무작위 변수에 대해 무작위로 선택된 값으로 많은 실행이 이루어질 것입니다. 이에 따라 가능한 답안 범위가 결정됩니다. 그것은 보통 히스토그램의 형태로 만들어집니다. 히스토그램은 출력값과 해당 값이 발생할 확률을 보여주는 그래프 또는 표입니다. 그 결과는 단어로 번역될 때 전형적인 몬테카를로 서식으로 표현됩니다. 그러한 가격이 선택되면 시장 주식의 다음 확률 분포가 예상됩니다.