การจำลอง Monte Carlo คือ ใช้เพื่อจำลองความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในกระบวนการที่ไม่สามารถคาดเดาได้ง่ายเนื่องจาก ต่อการแทรกแซงของตัวแปรสุ่ม เป็นเทคนิคที่ใช้ในการทำความเข้าใจผลกระทบของความเสี่ยงและความไม่แน่นอนในแบบจำลองการคาดการณ์และการคาดการณ์
ทำไมวิธีมอนติคาร์โลถึงมีความสำคัญในวันนี้
อัลกอรึทึมของมอนติคาร์โลมีแนวโน้มว่าจะ เรียบง่าย ยืดหยุ่น และปรับขนาดได้ เมื่อนำไปใช้กับระบบกายภาพ เทคนิคมอนติคาร์โลสามารถลดแบบจำลองที่ซับซ้อนเหลือเพียงชุดของเหตุการณ์พื้นฐานและการโต้ตอบ การเปิด ความเป็นไปได้ในการเข้ารหัสพฤติกรรมของโมเดลผ่านชุดของกฎที่สามารถนำมาใช้บนคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ทำไมการจำลองมอนติคาร์โลถึงแย่
ฟาวเลอร์เสริมว่ามอนติคาร์โลทำให้ ปัญหาทางการเงินที่ซับซ้อน ง่ายขึ้น โดยไม่ติดตามฐานภาษีเงินได้ในการปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอและโดยถือว่ากระแสเงินสดเป็นมูลค่าคงที่ ซึ่งไม่คำนึงถึงผลกระทบร้ายแรงของขนาดใหญ่ รายจ่ายผันแปรเมื่อผลตอบแทนจากการลงทุนติดลบ
วิธีมอนติคาร์โลมีประโยชน์หรือไม่
มักใช้ใน ปัญหาทางกายภาพและคณิตศาสตร์ และมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อใช้วิธีอื่นยากหรือเป็นไปไม่ได้ วิธีมอนติคาร์โลส่วนใหญ่จะใช้ในคลาสปัญหาสามประเภท: การเพิ่มประสิทธิภาพ การรวมตัวเลข และการสร้างการดึงจากการแจกแจงความน่าจะเป็น
การจำลอง Monte Carlo ใช้ในชีวิตจริงอย่างไร
การจำลอง Monte Carlo คือ อัลกอริทึมที่ใช้ในการวัดความเสี่ยงและทำความเข้าใจผลกระทบของความเสี่ยงและความไม่แน่นอนในแบบจำลองการคาดการณ์ต่างๆ เช่น การเงินและการจัดการโครงการ การจำลองเหล่านี้ช่วยให้คุณเห็นผลลัพธ์และผลกระทบในกระบวนการเหล่านี้ที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรจำนวนหนึ่ง