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セリスト日記@吉祥寺

몬테 카를로 시뮬레이션 예제

2019.08.02

개인용 컴퓨터용 스프레드시트 애플리케이션의 출현은 전문가가 일상적인 분석 작업에서 몬테 카를로 시뮬레이션을 사용할 수 있는 기회를 제공했습니다. 마이크로 소프트 엑셀은 지배적 인 스프레드 시트 분석 도구이며, 팔리 세이드의 @RISK 엑셀에 대한 선도적 인 몬테 카를로 시뮬레이션 추가 기능입니다. 1987년 DOS용 Lotus 1-2-3에 처음 도입된 @RISK 컴퓨팅 정확도, 모델링 유연성 및 사용 편의성으로 오랫동안 명성을 쌓아 왔습니다. Microsoft 프로젝트의 도입으로 몬테 카를로 시뮬레이션의 또 다른 논리적 응용 프로그램, 즉 대규모 프로젝트의 관리에 내재된 불확실성과 위험을 분석했습니다. @RISK 프로젝트 관리에도 사용됩니다. 도 3: 단위 디스크의 면적은 히트 또는 미스 몬테 카를로 방법을 사용하여 추정될 수 있다. 몬테 카를로 방법은 게임에서 최고의 움직임을 검색하는 데 유용한 몬테 카를로 나무 검색이라는 기술로 개발되었습니다. 가능한 이동은 검색 트리에서 구성되며 많은 수의 무작위 시뮬레이션을 사용하여 각 이동의 장기적인 잠재력을 추정합니다. 블랙 박스 시뮬레이터는 상대의 움직임을 나타냅니다. [80] 몬테 카를로 시뮬레이션은 의사 결정권자가 가능한 결과의 범위와 그들이 행동의 선택에 대해 발생할 확률을 제공합니다.. 그것은 극단적 인 가능성 , 즉 파산과 가장 보수적 인 결정에 대한 결과와 중간 도로 결정에 대한 가능한 모든 결과를 보여줍니다. 몬테 카를로 시뮬레이션은 모나코의 도박 핫스팟의 이름을 따서 명명됩니다, 기회와 임의의 결과는 모델링 기술의 중심이기 때문에, 그들은 룰렛, 주사위, 슬롯 머신과 같은 게임에있는 것처럼. 이 기술은 맨해튼 프로젝트에 참여한 수학자 스타니슬라우 울람(Stanislaw Ulam)에 의해 처음 개발되었습니다.

전쟁이 끝난 후, 뇌 수술에서 회복하는 동안, 울람은 수많은 솔리테어 게임을 하면서 즐거운 시간을 보며 즐거운 시간을 보습했습니다. 그는 분포를 관찰하고 승리 확률을 결정하기 위해 각 게임의 결과를 플롯에 관심을 갖게되었습니다. 그는 존 폰 노이만과 자신의 아이디어를 공유 한 후, 두 사람은 몬테 카를로 시뮬레이션을 개발하기 위해 협력. 몬테 카를로 시뮬레이션은 결정론적, 또는 “단일 포인트 추정”분석에 비해 여러 가지 장점을 제공합니다: 몬테 카를로 접근 방식은 위스콘신의 여성 청원자가 성공할 수 있도록 제안 된 프로그램의 잠재적 가치를 평가하는 데 사용되었습니다. 괴롭힘 및 가정 폭력 금지 명령에 대한 응용 프로그램. 그것은 잠재적으로 강간과 신체적 폭행의 위험을 감소시켜 더 큰 옹호를 제공함으로써 여성이 자신의 청원에 성공할 수 있도록 제안했다. 그러나, 명령에 대한 금지의 효과, 옹호와 함께 또는 지지없이 청원자의 성공률, 그리고 많은 다른 사람을 포함하여 완벽하게 추정 할 수없는 많은 변수가 있었다. 연구 결과는 제안된 프로그램의 성공 수준에 대한 전반적인 견적을 전체적으로 마련하기 위하여 이 변수를 변화시키는 예심을 달렸습니다.

[94] 몬테 카를로 방법은 또한 대략적인 무작위화와 순열 테스트 사이의 타협이다. 대략적인 무작위화 테스트는 모든 순열의 지정된 하위 집합을 기반으로 합니다(이는 잠재적으로 엄청난 하우스키핑을 수반합니다). 몬테 카를로 접근 방식은 지정된 수의 임의로 그려진 순열을 기반으로 합니다(순열이 두 번 그려지거나 더 자주 그려진 경우 정밀도가 약간 손실되어 이미 선택된 순열을 추적할 필요가 없는 효율성을 위해).

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