Qué necesitas saber ?
Esencialmente, la metodología de Monte Carlo es que en lugar de mirar cada punto de datos, observa una selección aleatoria de puntos de su conjunto de datos y los analiza (así que esencialmente describió el algoritmo en su pregunta).
Método Monte Carlo – Wikipedia
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Cualquier detalle adicional sobre el algoritmo será específico para el problema: pero algunos ejemplos pueden ayudar:
- Tiene datos sobre una gran población de personas y desea crear una imagen de la esperanza de vida. Puede ejecutar una consulta sobre todos los datos (eficiente si tiene los datos indexados) o puede seleccionar una muestra aleatoria (digamos 10%) hacer los cálculos y extrapolar.
- Desea calcular las probabilidades de éxito en un escenario dado. Puede construir un modelo que intente ver todos los resultados posibles, o puede configurar una simulación para ‘jugar el juego’ por así decirlo (con dos algoritmos competidores) y calcular la probabilidad de éxito en función de los resultados de esos juegos.
- Incluso puede calcular una aproximación para [matemáticas] \ pi [/ matemáticas] usando un algoritmo de Monte Carlo: Imagine un cuadrado 1: 1 con un círculo [matemático] 1/4 [/ matemático] inscrito en ese cuadrado con un radio de 1 Ahora elija un punto aleatorio dentro del cuadrado y calcule si el cuadrado está dentro del círculo (es decir, dentro de una distancia de 1 o el origen del cuarto de círculo). Repita esto una y otra vez y obtendrá una medida de la relación del área del cuadrado: [matemática] 1 * 1 = 1 [/ matemática] vs el área del círculo 1/4: [matemática] \ frac {\ pi} {4} * 1 ^ 2 [/ matemáticas]
