La méthode de Monte Carlo est une technique sophistiquée utilisée en mathématiques, en physique et en finance pour simuler des processus aléatoires complexes. Elle a été inventée dans les années 1940 par Stanislaw Ulam et John von Neumann, pendant la Seconde Guerre mondiale, pour résoudre les problèmes de conception de bombes atomiques.
Le principe de base de la méthode de Monte Carlo est de générer des échantillons aléatoires pour approximer une solution numérique à un problème qui ne peut pas être résolu par des méthodes analytiques ou déterministes. Pour cela, on utilise des algorithmes qui génèrent des nombres aléatoires à partir d'une distribution de probabilité connue. Ces échantillons sont ensuite utilisés pour calculer la valeur moyenne d'une quantité d'intérêt, ou pour simuler l'évolution d'un système complexe.
La méthode de Monte Carlo est ainsi utilisée pour résoudre de nombreux problèmes dans des domaines variés comme la modélisation de la diffusion de la lumière dans les matériaux, la prédiction des résultats d'une élection, la simulation de la propagation de maladies ou encore l'évaluation des risques financiers.
La méthode de Monte Carlo est particulièrement utile lorsque les concepts sont complexes et qu'il est difficile de trouver une solution exacte. Elle est également très utile pour simuler les résultats de grandes ensembles de données et trouver des corrélations et des tendances qui ne seraient pas perceptibles autrement.
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