Simulação de Monte Carlo
A simulação de Monte Carlo é uma técnica matemática computadorizada para gerar dados de amostra aleatórios com base em alguma distribuição conhecida para experimentos numéricos. Este método é aplicado à análise quantitativa de risco e problemas de tomada de decisão. Este método é usado por profissionais de vários perfis, como finanças, gerenciamento de projetos, energia, manufatura, engenharia, pesquisa e desenvolvimento, seguros, petróleo e gás, transporte, etc.
Esse método foi usado pela primeira vez por cientistas que trabalharam na bomba atômica em 1940. Esse método pode ser usado nas situações em que precisamos fazer uma estimativa e tomar decisões incertas, como previsões do tempo.
Simulação de Monte Carlo ─ Características importantes
A seguir estão as três características importantes do método de Monte-Carlo -
- Sua saída deve gerar amostras aleatórias.
- Sua distribuição de entrada deve ser conhecida.
- Seu resultado deve ser conhecido durante a realização de um experimento.
Simulação de Monte Carlo ─ Vantagens
- Fácil de implementar.
- Fornece amostragem estatística para experimentos numéricos usando o computador.
- Fornece solução aproximada para problemas matemáticos.
- Pode ser usado para problemas estocásticos e determinísticos.
Simulação de Monte Carlo ─ Desvantagens
Demorado, pois é necessário gerar um grande número de amostragem para obter a saída desejada.
Os resultados desse método são apenas a aproximação de valores verdadeiros, não os exatos.
Método de simulação de Monte Carlo ─ Diagrama de fluxo
A ilustração a seguir mostra um fluxograma generalizado da simulação de Monte Carlo.