몬테카를로 방법

몬테카를로 법(Monte Carlo method)은, 물리적, 수학적 시스템의 행동을 시뮬레이션하기 위한 계산 알고리즘이다. 다른 알고리즘과는 달리 통계학적이고, 일반적으로 무작위의 숫자를 사용한 비결정적인 방법이다. 스타니스와프 울람이 모나코의 유명한 도박의 도시 몬테카를로의 이름을 본따 명명하였다.

1930년 엔리코 페르미가 중성자의 특성을 연구하기 위해 이 방법을 사용한 것으로 유명하다. 맨해튼 계획의 시뮬레이션이나 수소폭탄의 개발에서도 핵심적인 역할을 담당하였다.

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

응용 분야

몬테카를로 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.

몬테카를로와 난수

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

같이 보기

• 마르코프 연쇄
• 의사 몬테카를로 방법
• 라스베이거스 알고리즘
• 난수 발생기