About: Monte Carlo method     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : yago:Thinking105770926, within Data Space : dbpedia.org associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.org/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FMonte_Carlo_method

Monte Carlo methods, or Monte Carlo experiments, are a broad class of computational algorithms that rely on repeated random sampling to obtain numerical results. The underlying concept is to use randomness to solve problems that might be deterministic in principle. They are often used in physical and mathematical problems and are most useful when it is difficult or impossible to use other approaches. Monte Carlo methods are mainly used in three problem classes: optimization, numerical integration, and generating draws from a probability distribution.

AttributesValues
rdf:type
rdfs:label
  • طريقة مونت كارلو (ar)
  • Mètode de Montecarlo (ca)
  • Metoda Monte Carlo (cs)
  • Monte-Carlo-Simulation (de)
  • Μέθοδος Μόντε Κάρλο (el)
  • Montekarla metodo (eo)
  • Método de Montecarlo (es)
  • Montecarlo metodo (eu)
  • Metode Monte Carlo (in)
  • Méthode de Monte-Carlo (fr)
  • Metodo Monte Carlo (it)
  • 몬테카를로 방법 (ko)
  • Monte Carlo method (en)
  • モンテカルロ法 (ja)
  • Monte-Carlosimulatie (nl)
  • Metoda Monte Carlo (pl)
  • Método de Monte Carlo (pt)
  • Monte Carlo-metod (sv)
  • Метод Монте-Карло (ru)
  • Метод Монте-Карло (uk)
  • 蒙地卡羅方法 (zh)
rdfs:comment
  • Monte Carlo je třída algoritmů pro simulaci systémů. Jde o stochastické metody používající pseudonáhodná čísla. Typicky využívány pro výpočet integrálů, zejména vícerozměrných, kde běžné metody nejsou efektivní. Metoda Monte Carlo má široké využití od simulací experimentů přes počítání určitých integrálů až třeba po řešení diferenciálních rovnic. Základní myšlenka této metody je velice jednoduchá, chceme určit střední hodnotu veličiny, která je výsledkem náhodného děje. Vytvoří se počítačový model toho děje a po proběhnutí dostatečného množství simulací se mohou data zpracovat klasickými statistickými metodami, třeba určit průměr a směrodatnou odchylku. (cs)
  • Matematikan eta estatistikan, Montecarlo metodoak zorizkotasunean oinarrituz zenbakizko kalkuluak burutzeko garatzen diren metodoak dira. Montecarlo metodo mota anitz badago ere, funtsean aldagai bati buruz definituriko probabilitate banaketa batetik behin eta berriz balioak zoriz erauztean datza. Jasotako balioak zorizko laginketaz jaso direnez, aldagaiak har ditzakeen balio guztien adierazgarritzat har daitezke. (eu)
  • モンテカルロ法(モンテカルロほう、(英: Monte Carlo method、MC)とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区(カルティ)の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。 (ja)
  • Monte Carlo-metoder är ett samlingsnamn för en viss typ av matematiska algoritmer som bygger på slumptal. Monte Carlo-metoder kan användas för att lösa vissa problem som är svåra att lösa med konventionella deterministiska metoder, bland annat för att simulera fysikaliska system (till exempel molekyldynamik) eller göra vissa statistiska beräkningar. Idén med att använda slumpen i beräkningarna är att göra beräkningar som i genomsnitt ger det rätta svaret, även om resultatet för varje enskild beräkning är slumpmässig. Monte Carlo-metoder har därför ofta en upprepande natur, och den stora mängden beräkningar gör dem lämpliga att utföras av datorer. (sv)
  • 蒙特卡罗方法(英語:Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。 20世纪40年代,在科學家冯·诺伊曼、斯塔尼斯拉夫·烏拉姆和尼古拉斯·梅特罗波利斯於洛斯阿拉莫斯国家实验室为核武器计划工作时,发明了蒙特卡罗方法。因为烏拉姆的叔叔经常在摩納哥的蒙特卡洛赌场输钱得名,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。 与它对应的是确定性算法。 蒙特卡罗方法在金融工程学、宏观经济学、生物医学、计算物理学(如计算、量子热力学计算、空气动力学计算)、机器学习等领域应用广泛。 (zh)
  • في الإحصاء الرياضي، طرق مونت كارلو (بالإنجليزية: Monte Carlo methods)‏ هي مجموعة من الخوارزميات الحسابية اللائي تتضمن تكرار التجربة بقيم بدائية عشوائية. تستخدم هذه الطريقة عادة في أنظمة المحاكاة الرياضية والهندسية.تتضمن هذه الطريقة خمسة مراحل: 1. * تحديد المجال الممكن لقيم الإدخال 2. * توليد قيم عشوائية لقيم الإدخال ضمن الحدود المعروفة 3. * تطبيق العمليات الحسابية المطلوبة على تلك القيم 4. * مراكمة النتائج الحالية مع النتائج السابقة 5. * تكرار العملية عدد محدد من المرات (تزداد دقة النتائج مع زيادة عدد التكرارات) (ar)
  • El mètode de Montecarlo és un mètode estadístic (per tant no determinista) utilitzat per aproximar expressions matemàtiques complexes i costoses d'avaluar amb exactitud, i o bé s'atura i dona el resultat (correcte o incorrecte) o bé s'atura sense donar resultat. El mètode es va anomenar així en referència al Casino de Montecarlo (Principat de Mònaco) per ser "la capital del joc d'atzar", en ser la ruleta un generador simple de nombres aleatoris. El nom i el desenvolupament sistemàtic dels mètodes de Montecarlo daten aproximadament de 1944 i es van millorar enormement amb el desenvolupament de l'ordinador. (ca)
  • Monte-Carlo-Simulation (auch MC-Simulation oder Monte-Carlo-Studie) ist ein Verfahren aus der Stochastik bzw. Wahrscheinlichkeitstheorie, bei dem wiederholt Zufallsstichproben einer Verteilung mithilfe von Zufallsexperimenten gezogen werden. Zu den Pionieren der Monte-Carlo-Methode in den 1940er Jahren gehören Stanislaw Ulam, Nicholas Metropolis und John von Neumann. Als grundlegende Veröffentlichung gilt eine Arbeit von Metropolis, Edward Teller, Augusta H. Teller, Marshall Rosenbluth und Arianna W. Rosenbluth von 1953. (de)
  • Η μέθοδος Μόντε Κάρλο (αγγλικά: Monte Carlo method), ή πείραμα/προσoμοίωση Μόντε Κάρλο, είναι μια στοχαστική διαδικασία όπου με χρήση τυχαίων αριθμών και τη στατιστική προσπαθούμε να λύσουμε ένα πρόβλημα. Σε ένα πείραμα Μόντε Κάρλο χρησιμοποιείται προσομοίωση με μια γεννήτρια τυχαίων αριθμών. Το όνομα Μόντε Κάρλο προέρχεται από την ομώνυμη πόλη του Μονακό όπου εκεί υπάρχει ένα διάσημο καζίνο. Η μέθοδος Μόντε Κάρλο παρουσιάστηκε το 1949 με την δημοσίευση των Νίκολας Μετρόπολις και Στάνισλαβ Ούλαμ «Η μέθοδος Μόντε Κάρλο» στο περιοδικό Journal of the American Statistical Association. Η ιδέα αυτή ήταν γνωστή και νωρίτερα όπου κάποια προβλήματα στατιστικής λυνόντουσαν με τυχαία δειγματοληψία. (el)
  • El método de Montecarlo​ es un método no determinista o estadístico numérico, usado para aproximar expresiones matemáticas complejas y costosas de evaluar con exactitud. El método se llamó así en referencia al Casino de Montecarlo (Mónaco) por ser “la capital del juego de azar”, al ser la ruleta un generador simple de números aleatorios. El nombre y el desarrollo sistemático de los métodos de Montecarlo datan aproximadamente de 1944 y se mejoraron enormemente con el desarrollo de la computadora u ordenador. (es)
  • Monte Carlo methods, or Monte Carlo experiments, are a broad class of computational algorithms that rely on repeated random sampling to obtain numerical results. The underlying concept is to use randomness to solve problems that might be deterministic in principle. They are often used in physical and mathematical problems and are most useful when it is difficult or impossible to use other approaches. Monte Carlo methods are mainly used in three problem classes: optimization, numerical integration, and generating draws from a probability distribution. (en)
  • Metode Monte Carlo adalah algoritme komputasi untuk mensimulasikan berbagai perilaku sistem fisika dan matematika. Penggunaan klasik metode ini adalah untuk mengevaluasi , terutama integral multidimensi dengan syarat dan batasan yang rumit. Karena algoritme ini memerlukan pengulangan (repetisi) dan perhitungan yang amat kompleks, metode Monte Carlo pada umumnya dilakukan menggunakan komputer, dan memakai berbagai teknik simulasi komputer. (in)
  • Le terme méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, désigne une famille de méthodes algorithmiques visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Le nom de ces méthodes, qui fait allusion aux jeux de hasard pratiqués au casino de Monte-Carlo, a été inventé en 1947 par Nicholas Metropolis, et publié pour la première fois en 1949 dans un article coécrit avec Stanislaw Ulam. (fr)
  • ( 비슷한 이름의 몬테카를로 알고리즘에 관해서는 해당 문서를 참조하십시오.) 몬테카를로 방법(Monte Carlo method) (또는 몬테카를로 실험)은 반복된 무작위 추출(repeated random sampling)을 이용하여 함수의 값을 수리적으로 근사하는 알고리즘을 부르는 용어이다. 수학이나 물리학 등에 자주 사용되며, 계산하려는 값이 닫힌 형식으로 표현되지 않거나 복잡한 경우에 근사적으로 계산할 때 사용된다. 몬테카를로 방법은 주로 확률 분포에서 확률 변수값을 생성하는 작업, 수학적 최적화, 수치적분 등에서 활용된다. 알고리즘의 반복과 큰 수의 계산이 관련되기 때문에 몬테카를로 방법은 다양한 기술을 사용하여 컴퓨터로 계산하는 것이 적합하다. (ko)
  • Il metodo Monte Carlo è un'ampia classe di metodi computazionali basati sul campionamento casuale per ottenere risultati numerici. Può essere utile per superare i problemi computazionali legati ai test esatti (ad esempio i metodi basati sulla distribuzione binomiale e calcolo combinatorio, che per grandi campioni generano un numero di permutazioni eccessivo). Un primo esempio di utilizzo del metodo Monte Carlo è rappresentato dall'esperimento dell'ago di Buffon; il suo più famoso utilizzo fu quello di Enrico Fermi, che nel 1930 usò un metodo casuale per problemi di trasporto neutronico. (it)
  • In de statistiek is Monte-Carlosimulatie een simulatietechniek waarbij een fysiek proces niet één keer maar vele malen wordt gesimuleerd, elke keer met andere startcondities. Het resultaat van deze verzameling simulaties is een verdelingsfunctie die het hele gebied van mogelijke uitkomsten weergeeft. De achterliggende gedachte is om problemen die analytisch moeilijk of niet oplosbaar zijn, numeriek op te lossen met behulp van de steekproeven. De Monte-Carlomethode wordt meestal toegepast in situaties waarin: (nl)
  • Metoda Monte Carlo (MC) – metoda stosowana do modelowania matematycznego procesów zbyt złożonych (obliczania całek, łańcuchów procesów statystycznych), aby można było przewidzieć ich wyniki za pomocą podejścia analitycznego. Istotną rolę w tej metodzie odgrywa losowanie (wybór przypadkowy) wielkości charakteryzujących proces, przy czym losowanie dokonywane jest zgodnie z rozkładem, który musi być znany. Metoda została opracowana i pierwszy raz zastosowana przez Stanisława Ulama. (pl)
  • Designa-se por método de Monte Carlo (MMC) qualquer método de uma classe de métodos estatísticos que se baseiam em amostragens aleatórias massivas para obter resultados numéricos. Em suma, utilizam a aleatoriedade de dados para gerar um resultado para problemas que a priori são determinísticos. São utilizados mais comumente em problemas de física e de matemática onde são muito difíceis ou impossível de serem resolvidos com outros métodos. (pt)
  • Методы 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. (ru)
  • Ме́тод Мо́нте-Ка́рло (за назвою міста Монте-Карло, Монако, яке відоме своїми казино) — загальна назва групи числових методів, заснованих на одержанні великої кількості реалізацій стохастичного (випадкового) процесу, який формується у той спосіб, щоб його ймовірнісні характеристики збігалися з аналогічними величинами задачі, яку потрібно розв'язати. Використовується для розв'язування задач у фізиці, математиці, економіці, оптимізації, теорії управління тощо. Метод Монте-Карло широко використовується у всіх випадках симуляції на ЕОМ. (uk)
differentFrom
rdfs:seeAlso
foaf:depiction
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Pi_30K.gif
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Monte-Carlo_method_(errors).png
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Monte-carlo2.gif
dcterms:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (62 GB total memory, 54 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software