몬테 카를로 방법

몬테 카를로 방법은 다양한 물리적 및 수학적 시스템의 행동을 모의 실험하기 위해 널리 사용되는 계산 알고리즘의 한 종류이다. 이 방법은 결정 알고리즘과는 달리 난수, 실제적으로는 의사 난수에 의해 비결정적인 방법에 의해 확률적이라는 점에서 다른 모의 실험 방법과 구별된다.

알고리즘의 반복과 큰 수의 계산이 관련되기 때문에 몬테 카를로는 다양한 컴퓨터 모의 실험 기술을 사용하여 컴퓨터로 계산하는 것이 적합하다.

응용 분야

몬테 카를로 모의 실험은 높은 자유도를 갖는 액체, 무질서한 물질, 강결합된 고체, 셀 구조 등의 시스템을 연구하는데 특히 유용하다. 전통적인 사용 예는 복잡한 경계 조건을 갖는 다차원 적분 문제에 사용된 예이다.

몬테 카를로와 난수

흥미롭게도 몬테 카를로 모의 실험은 일반적으로 실제 난수를 사용할 필요가 없다. 대부분의 유욧한 기술들은 결정적인 의사 난수의 순열을 사용하여 모의 실험을 재실행하기 쉽도록 한다. 좋은 모의 실험을 하기 위해 통상적으로 의사 난수 순열에게 필요한 유일한 품질은 특정 의미에서 "충분히 임의적으로" 보이는 것이다.

같이 보기

• 마르코프 연쇄
• 의사 몬테 카를로 방법
• 라스베가스 알고리즘
• 난수 발생기