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1 : à propos de la méthode de Monte-Carlo

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.
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.

Une méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Si ce bandeau n'est plus pertinent, retirez-le.

1 : à propos de la méthode de Monte-Carlo

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

Pourquoi utiliser la méthode de Monte-carlo ?