Simulation de Monte Carlo
La simulation de Monte Carlo est une technique mathématique informatisée pour générer des données d'échantillons aléatoires basées sur une distribution connue pour des expériences numériques. Cette méthode est appliquée à l'analyse quantitative des risques et aux problèmes de prise de décision. Cette méthode est utilisée par les professionnels de différents profils tels que la finance, la gestion de projet, l'énergie, la fabrication, l'ingénierie, la recherche et développement, l'assurance, le pétrole et le gaz, le transport, etc.
Cette méthode a été utilisée pour la première fois par les scientifiques travaillant sur la bombe atomique en 1940. Cette méthode peut être utilisée dans les situations où nous devons faire une estimation et des décisions incertaines telles que les prévisions météorologiques.
Simulation de Monte Carlo ─ Caractéristiques importantes
Voici les trois caractéristiques importantes de la méthode Monte-Carlo -
- Sa sortie doit générer des échantillons aléatoires.
- Sa distribution d'entrée doit être connue.
- Son résultat doit être connu lors de la réalisation d'une expérience.
Simulation Monte Carlo ─ Avantages
- Facile à mettre en œuvre.
- Fournit un échantillonnage statistique pour des expériences numériques utilisant l'ordinateur.
- Fournit une solution approximative aux problèmes mathématiques.
- Peut être utilisé pour les problèmes stochastiques et déterministes.
Simulation de Monte Carlo ─ Inconvénients
Prend du temps car il est nécessaire de générer un grand nombre d'échantillons pour obtenir le résultat souhaité.
Les résultats de cette méthode ne sont que l'approximation des valeurs vraies, pas l'exact.
Méthode de simulation de Monte Carlo ─ Diagramme de flux
L'illustration suivante montre un organigramme généralisé de la simulation Monte Carlo.
