मोंटे कार्लो विधि क्या है?

मोंटे कार्लो विधि के तहत आमतौर पर सांख्यिकीय मॉडलिंग, जो बारी में एक की अवधारणा पर आधारित था में से एक तरीके के रूप में समझा जाता है "ब्लैक बॉक्स"।

मोंटे कार्लो विधि मामलों में जहां घटना के एक विश्लेषणात्मक मॉडल का उपयोग करने के लिए मुश्किल या पूरी तरह से असंभव है में शामिल है (उदाहरण के लिए, जब कतार सिद्धांत, की समस्याओं को सुलझाने के संचालन अनुसंधान, आदि स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का अध्ययन, संक्षेप)।

हमें अर्थव्यवस्था में मोंटे कार्लो विधि और अधिक विस्तार से विचार करें।

सांख्यिकीय मॉडलिंग की विधि के अनुप्रयोग सिद्धांत कतार के दायरे से समझा जा सकता है। तो, आप पता लगाने के लिए कितनी देर तक और कितनी बार आप एक निश्चित (शुरू में सेट) पर लाइन में ग्राहकों के लिए प्रतीक्षा करने की आवश्यकता चाहते लगता क्षमता एक दुकान की। इन गणनाओं, पहली जगह में, आवश्यक विस्तार करने के लिए है कि क्या दुकान होना चाहिए के बारे में निर्णय करने के लिए। आप जानते हैं,, खरीदारों दृष्टिकोण आमतौर पर एक यादृच्छिक या अनिश्चित है, इसलिए, तथाकथित समय दृष्टिकोण के वितरण, तो प्रत्येक लगातार दो पारिशों खरीदारों स्वतंत्र रूप से सेट किया जा सकता है के बीच एक अंतर, उपलब्ध जानकारी के आधार पर है। दूसरी ओर, प्रत्येक ग्राहक की सेवा समय भी एक यादृच्छिक चरित्र इस प्रकार इसके वितरण भी पता लगाया जा सकता है। तो, हम दो स्टोकेस्टिक प्रक्रिया, सीधा संपर्क है कि सभी बनाता है।

अभ्यास से पता चलता है, वास्तविक जीवन मोंटे कार्लो विधि का उपयोग कर, सभी संभावनाओं के माध्यम से बेतरतीब ढंग से कई बार हो सकता है वितरण का एक ही विशेषताओं को बनाए रखते हुए के रूप में। परिणाम इस प्रक्रिया के पूरी तस्वीर फिर से बनाने के लिए कृत्रिम रूप से किया जाएगा। तो फिर इस पद्धति बार-बार दोहराने, हर बार शर्तों को बदलने, यह संभव आंकड़े प्राप्त करने के लिए, अगर वे वास्तविक समय में एकत्र किए गए थे है।

इसी तरह, आप फिर से कई बार लगभग किसी भी दुकान के काम का एक कृत्रिम चित्र बनाना कर सकते हैं, व्यवहार में मोंटे कार्लो विधि डाल। इस मामले में सिमुलेशन मॉडलिंग वास्तविक डेटा को दोहराने के लिए किया जाएगा। दो स्टोकेस्टिक प्रक्रिया ऊपर फिर से प्राप्त कर रहे हैं। अंतिम परिणाम में उनके वैकल्पिक बातचीत फिर से वास्तविक जीवन में के रूप में लगभग एक ही प्रदर्शन के साथ एक "बारी" जारी करेगा।

इसलिए, अनुसंधान के लिए मोंटे कार्लो विधि यादृच्छिक प्रतीति के बार-बार आवेदन के द्वारा कृत्रिम मॉडलिंग में होते हैं। यह ध्यान रखें कि तथाकथित व्यक्तिगत अहसास अन्यथा रूप में सांख्यिकीय परीक्षण के लिए भेजा महत्वपूर्ण है।

यह समझने के लिए क्या बस सबसे आम का उपयोग करना चाहिए एक यादृच्छिक चयन तंत्र का क्या मतलब है पासा। हालाँकि, व्यवहार में, एक नियम के रूप में, यादृच्छिक संख्या की मेज किया जाता है। इसके अलावा, कि विशेषज्ञों में से एक हैं कंप्यूटर के लिए वर्तमान में बहुत लोकप्रिय है और विशेष कार्यक्रम यादृच्छिक संख्या जनरेटर कहा जाता है। वास्तव में, मोंटे कार्लो विधि है जो दोनों अर्थव्यवस्था में और अन्य ठोस विज्ञान में, अपने बड़े पैमाने पर इस्तेमाल का कारण बनता है काफी सरल, प्रभावी और प्रयोग करने में आसान है,।