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Méthodes de Monte Carlo Stratifiées

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.
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.
Qui met au point la méthode de Monte-carlo permettant une économie de temps de calcul à la même époque Seconde Guerre mondiale ?
Le véritable développement des méthodes de Monte-Carlo s'est effectué sous l'impulsion de John von Neumann et Stanislaw Ulam notamment, lors de la Seconde Guerre mondiale, et des recherches sur la fabrication de la bombe atomique.
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.

Les méthodes de Monte Carlo (MC) sont des méthodes de simulation probabilistes basées sur l'utilisation des nombres aléatoires pour résoudre avec des ordinateurs des problèmes des sciences appliquées et des techniques.

Méthodes de Monte Carlo Stratifiées

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

Pourquoi utiliser la méthode de Monte-carlo ?

Qui met au point la méthode de Monte-carlo permettant une économie de temps de calcul à la même époque Seconde Guerre mondiale ?