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Compétence modéliser-calculer : méthode de Monte-Carlo

Pourquoi utiliser la méthode de Monte-carlo ?
Les simulations de Monte-Carlo sont également utilisées pour les prévisions à long terme en raison de leur précision.
Plus le nombre d'entrées augmente, plus le nombre de prévisions s'accroît, ce qui permet de projeter les résultats plus loin dans le temps et avec davantage de précision.
Quel est le principe d'une méthode Monte-carlo ?
La simulation de Monte Carlo est un modèle probabiliste qui peut inclure un élément d'incertitude ou de hasard dans sa prédiction.
Lorsque vous utilisez un modèle probabiliste pour simuler un résultat, vous obtenez des résultats différents à chaque fois.
Méthode de Monte-Carlo
Pour cela, on se place dans un repère (O,I,J), où le disque jaune est de centre O.
On choisit au hasard deux nombres a et b, tous deux compris entre 0 et 1 et on calcule les coordonnées d'un point M(x;y) tel que x=−1+2a et y=−1+2b; ainsi, M est dans le carré vert.

La méthode de Monte-Carlo consiste à estimer l'aire d'une figure à partir d'algorithme et de probabilité. Soit un repère orthonormal ( O ; −→ i ; −→ j ) . Le but de cet introduction est de déterminer l'aire AP de la partie P délimitée par les droites y = 0, x = 1 et x = e et la courbe d'équation y = ln(x).

Compétence modéliser-calculer : méthode de Monte-Carlo

Pourquoi utiliser la méthode de Monte-carlo ?

Quel est le principe d'une méthode Monte-carlo ?