Simulazione Monte Carlo
La simulazione Monte Carlo è una tecnica matematica computerizzata per generare dati di campioni casuali basati su una distribuzione nota per esperimenti numerici. Questo metodo viene applicato all'analisi quantitativa del rischio e ai problemi decisionali. Questo metodo è utilizzato da professionisti di vari profili come finanza, project management, energia, produzione, ingegneria, ricerca e sviluppo, assicurazioni, petrolio e gas, trasporti, ecc.
Questo metodo è stato utilizzato per la prima volta dagli scienziati che lavoravano sulla bomba atomica nel 1940. Questo metodo può essere utilizzato in quelle situazioni in cui è necessario fare una stima e decisioni incerte come le previsioni meteorologiche.
Simulazione Monte Carlo ─ Caratteristiche importanti
Di seguito sono riportate le tre caratteristiche importanti del metodo Monte-Carlo:
- Il suo output deve generare campioni casuali.
- La sua distribuzione degli input deve essere nota.
- Il suo risultato deve essere conosciuto durante l'esecuzione di un esperimento.
Simulazione Monte Carlo ─ Vantaggi
- Facile da implementare.
- Fornisce campionamento statistico per esperimenti numerici utilizzando il computer.
- Fornisce una soluzione approssimativa ai problemi matematici.
- Può essere utilizzato sia per problemi stocastici che deterministici.
Simulazione Monte Carlo ─ Svantaggi
Richiede tempo poiché è necessario generare un numero elevato di campionamenti per ottenere l'output desiderato.
I risultati di questo metodo sono solo l'approssimazione dei valori veri, non l'esatto.
Metodo di simulazione Monte Carlo ─ Diagramma di flusso
La figura seguente mostra un diagramma di flusso generalizzato della simulazione Monte Carlo.
