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Modèle de monte carlo

La figure 4,1. L`échantillonnage parallèle de l`échange de tempérage/réplique d`une seule particule sur un paysage énergétique unidimensionnel, U (x), tel qu`illustré dans (A). La valeur du potentiel va à l`infini aux limites de tracé de sorte que le système est confiné à la région montrée. (B) les distributions de probabilité compilées pour cinq séries d`échantillonnage Monte Carlo standard avec des températures (T1 à T5) qui proviennent toutes du potentiel bien centré à x = − 1,25. (C) les distributions de probabilité compilées à partir de Monte Carlo analogue fonctionne avec l`échange de réplique. Contrairement aux exécutions standard, toutes les trajectoires échantillonner chacun des puits potentiels. En revanche, les simulations de Monte Carlo échantillonner à partir d`une distribution de probabilité pour chaque variable pour produire des centaines ou des milliers de résultats possibles. Les résultats sont analysés pour obtenir des probabilités de résultats différents survenant. [54] par exemple, une comparaison d`un modèle de construction de coût de feuille de calcul s`exécute à l`aide de scénarios traditionnels «What If», puis l`exécution de la comparaison à nouveau avec la simulation Monte Carlo et les distributions de probabilité triangulaire montre que l`analyse Monte Carlo a une plus étroite que l`analyse «What If». [exemple nécessaire] Cela est dû au fait que l`analyse «What If» donne un poids égal à tous les scénarios (voir quantification de l`incertitude dans le financement des entreprises), alors que la méthode Monte Carlo n`échantillonne guère dans les régions à très faible probabilité. Les échantillons de ces régions sont appelés «événements rares». L`analyse Monte Carlo porte le nom de la Principauté rendue célèbre par ses casinos.

Avec des jeux de hasard, tous les résultats possibles et les probabilités sont connues, mais avec la plupart des investissements l`ensemble des résultats futurs est inconnu. Les méthodes de Monte Carlo sont largement utilisées dans l`ingénierie pour l`analyse de sensibilité et l`analyse probabilistique quantitative dans la conception de processus. Le besoin découle du comportement interactif, co-linéaire et non-linéaire des simulations de processus typiques. Par exemple, la méthode Monte Carlo utilise un échantillonnage aléatoire répété pour générer des données simulées à utiliser avec un modèle mathématique. Ce modèle provient souvent d`une analyse statistique, telle qu`une expérience conçue ou une analyse de régression. Lors d`une simulation de Monte Carlo, les valeurs sont échantillonnées au hasard à partir des distributions de probabilité d`entrée. Chaque ensemble d`échantillons est appelé une itération, et le résultat obtenu de cet échantillon est enregistré. La simulation Monte Carlo fait cela des centaines ou des milliers de fois, et le résultat est une distribution de probabilité des résultats possibles.

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