Монте-Карло (значения).
Ме́тоды Мо́нте-Ка́рло (ММК) — группа численных методов для изучения случайных процессов. Суть метода заключается в следующем: процесс описывается математической моделью с использованием генератора случайных величин, модель многократно обсчитывается, на основе полученных данных вычисляются вероятностные характеристики рассматриваемого процесса. Например, чтобы узнать методом Монте-Карло, какое в среднем будет расстояние между двумя случайными точками в круге, нужно взять координаты большого числа случайных пар точек в границах заданной окружности, для каждой пары вычислить расстояние, а потом для них посчитать среднее арифметическое.
Методы используются для решения задач в различных областях физики, химии, математики, экономики, оптимизации, теории управления и др.
Название метода происходит от района Монте-Карло, известного своими казино.
Содержание 1 История 1.1 Алгоритм Бюффона для определения числа Пи
1.2 Связь стохастических процессов и дифференциальных уравнений
1.3 Рождение метода Монте-Карло в Лос-Аламосе
1.4 Дальнейшее развитие и современность 2 Интегрирование методом Монте-Карло 2.1 Обычный алгоритм Монте-Карло интегрирования
2.2 Геометрический алгоритм Монте-Карло интегрирования
2.3 Использование выборки по значимости 3 Оптимизация
4 Применение в физике 4.1 Алгоритм Метрополиса
4.2 Динамическая (кинетическая) формулировка
4.3 Прямое моделирование методом Монте-Карло
4.4 Квантовый метод Монте-Карло 5 См. также
6 Примечания
7 Литература
Метод Монте-Карло