मोंटे कार्लो सिमुलेशन एक प्रक्रिया में विभिन्न परिणामों की संभावना को मॉडल करने के लिए उपयोग किया जाता है जिसका अनुमान आसानी से नहीं लगाया जा सकता है यादृच्छिक चर के हस्तक्षेप के कारण। यह भविष्यवाणी और पूर्वानुमान मॉडल में जोखिम और अनिश्चितता के प्रभाव को समझने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली तकनीक है।
मोंटे कार्लो पद्धति आज इतनी महत्वपूर्ण क्यों है?
मोंटे कार्लो एल्गोरिदम सरल, लचीला और स्केलेबल होते हैं जब भौतिक प्रणालियों पर लागू किया जाता है, तो मोंटे कार्लो तकनीक जटिल मॉडल को बुनियादी घटनाओं और इंटरैक्शन के एक सेट में कम कर सकती है, खुलती है नियमों के एक सेट के माध्यम से मॉडल व्यवहार को एन्कोड करने की संभावना जिसे कंप्यूटर पर कुशलता से लागू किया जा सकता है।
मोंटे कार्लो सिमुलेशन खराब क्यों है?
फाउलर कहते हैं कि मोंटे कार्लो पोर्टफोलियो पुनर्संतुलन में आयकर आधारों को ट्रैक न करके और नकदी प्रवाह को एक स्थिर मूल्य के रूप में मानकर जटिल वित्तीय मुद्दों को अधिक सरल बनाता है, जो बड़े पैमाने के विनाशकारी प्रभावों की उपेक्षा करता है। परिवर्तनीय व्यय जब निवेश रिटर्न नकारात्मक हो।
क्या मोंटे कार्लो के तरीके उपयोगी हैं?
वे अक्सर भौतिक और गणितीय समस्याओं में उपयोग किए जाते हैं और सबसे उपयोगी होते हैं जब अन्य तरीकों का उपयोग करना मुश्किल या असंभव होता है। मोंटे कार्लो विधियों का मुख्य रूप से तीन समस्या वर्गों में उपयोग किया जाता है: अनुकूलन, संख्यात्मक एकीकरण, और संभाव्यता वितरण से ड्रॉ उत्पन्न करना।
मोंटे कार्लो सिमुलेशन वास्तविक जीवन में कैसे उपयोग किया जाता है?
मोंटे कार्लो सिमुलेशन एल्गोरिदम हैं जिनका उपयोग जोखिम को मापने और विभिन्न पूर्वानुमान मॉडल में जोखिम और अनिश्चितता के प्रभाव को समझने के लिए किया जाता है, जैसे कि वित्त और परियोजना प्रबंधन। ये सिमुलेशन आपको इन प्रक्रियाओं के परिणामों और प्रभावों को देखने में मदद करते हैं जिनमें कई चर शामिल हैं।
