मोंटे कार्लो विधि क्या है?

मोंटे कार्लो विधि के तहत, सांख्यिकीय मॉडलिंग के तरीकों में से एक सामान्यतः समझा जाता है, जो बदले में "ब्लैक बॉक्स" की अवधारणा पर आधारित था।

मोंटे कार्लो विधि उन मामलों में प्रयोग किया जाता है,जब घटना के एक विश्लेषणात्मक मॉडल का उपयोग करने के लिए मुश्किल या पूरी तरह से असंभव है (उदाहरण के लिए, जब सिद्धांत, संचालन अनुसंधान कतार की समस्याओं को हल करने, आदि स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का अध्ययन, संक्षेप)।

आइए अर्थशास्त्र में मोंटे कार्लो पद्धति में अधिक विस्तार से विचार करें।

सांख्यिकीय के इस पद्धति का उपयोगमॉडलिंग सिद्धांत कतार के दायरे के उदाहरण से समझा जा सकता है। तो, आप पता लगाने के लिए कितनी देर तक और कितनी बार आप एक दुकान की एक निश्चित (शुरू में सेट) क्षमता पर लाइन में ग्राहकों के लिए प्रतीक्षा करने की आवश्यकता चाहते हैं। इन गणनाओं, पहली जगह में, आवश्यक विस्तार करने के लिए है कि क्या दुकान होना चाहिए के बारे में निर्णय करने के लिए। आप जानते हैं,, खरीदारों दृष्टिकोण आमतौर पर एक यादृच्छिक या अनिश्चित है, इसलिए, तथाकथित समय दृष्टिकोण के वितरण, तो प्रत्येक लगातार दो पारिशों खरीदारों स्वतंत्र रूप से सेट किया जा सकता है के बीच एक अंतर, उपलब्ध जानकारी के आधार पर है। दूसरी ओर, प्रत्येक ग्राहक की सेवा समय भी एक यादृच्छिक चरित्र इस प्रकार इसके वितरण भी पता लगाया जा सकता है। तो, हम दो स्टोकेस्टिक प्रक्रिया, सीधा संपर्क है कि सभी बनाता है।

अभ्यास के अनुसार, वास्तविक में उपयोग करनामोंटे कार्लो की जीवन पद्धति, आप एक ही वितरण विशेषताओं को बनाए रखते हुए, सभी संभावनाओं को हल करने के लिए यादृच्छिक कई बार कर सकते हैं नतीजतन, कृत्रिम रूप से इस प्रक्रिया की पूरी तस्वीर को फिर से बनाना संभव होगा। फिर, इस तस्वीर को फिर से दोहराएं, हर बार हालात बदलने पर, आप आंकड़े प्राप्त कर सकते हैं, जैसे कि वे वास्तविक समय में एकत्र किए गए थे।

उसी तरह आप फिर से कई बार कर सकते हैंव्यवहार में मोंटे कार्लो विधि का उपयोग करते हुए, लगभग किसी भी दुकान के काम का एक कृत्रिम चित्र बनाने के लिए इस मामले में सिमुलेशन मॉडलिंग वास्तविक डेटा दोहराएगा। ऊपर वर्णित दो स्टोचस्टिक प्रक्रियाओं को फिर से प्राप्त किया जाता है। अंतिम परिणाम में उनकी वैकल्पिक बातचीत फिर से "कतार" को वास्तविक जीवन के रूप में व्यावहारिक रूप से एक ही संकेतक के साथ निकाल देगी।

नतीजतन, विज्ञान में मोंटे कार्लो विधि के होते हैंयादृच्छिक कार्यान्वयन में कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से कृत्रिम मॉडलिंग में यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि तथाकथित एकल कार्यान्वयन को अन्यथा सांख्यिकीय परीक्षण के रूप में संदर्भित किया जाता है।

यह समझने के लिए कि आपके द्वारा क्या मतलब हैयादृच्छिक चयन का तंत्र, आपको सबसे सामान्य पासा का उपयोग करना चाहिए। हालांकि, व्यवहार में, एक नियम के रूप में, यादृच्छिक संख्याओं की तालिकाएं उपयोग की जाती हैं। इसके अतिरिक्त, इस समय, कंप्यूटर के लिए विशेष कार्यक्रम भी बहुत लोकप्रिय हैं, जो विशेषज्ञों के बीच यादृच्छिक संख्या जनरेटर कहलाते हैं वास्तव में, मोंटे कार्लो विधि काफी सरल, प्रभावी और सुविधाजनक है, जिसका अर्थशास्त्र और अन्य सटीक विज्ञान दोनों में इसका व्यापक उपयोग होता है।

</ p>