Метод Монте-Карло (MONTE CARLO SIMULATIONS)


Метод Монте-Карло – способ решения сложных математических задач, связанный с использованием случайного процесса вместо прямого расчета требуемого результата. Иногда сложные задачи невозможно решить даже с использованием мощных компьютеров, один из способов обойти это ограничение – провести очень большое число испытаний с целью найти средний результат.

MONTE CARLO SIMULATIONS

Если количество испытаний достаточно велико, оценка будет очень близка к истинному ответу.

Пример использования метода Монте-Карло

Метод Монте-Карло использовался при первых попытках рассчитать оптимальную стратегию при игре в блэкджек. Вместо того чтобы просчитывать каждую из возможных ситуаций в игре по отдельности, стало возможно очень быстро симулировать розыгрыш миллиардов раздач в блэкджеке, используя достаточно большое число испытаний на компьютере. Кроме того, стало возможно симулировать изменение действий игрока или дилера, что можно было использовать для расчета влияния тех или иных правил на изменение преимущества казино.

Как этот метод получил свое название?

Метод Монте-Карло изначально был кодовым названием, которое использовалось математиками Джоном фон Нейманом и Станиславом Уламом. Скорее всего, причиной была любовь дяди Улама к казино Монте-Карло в Монако. Это название вполне подходит данному методу, поскольку он основан на генерации псевдослучайных чисел, во многом так же, как поступают современные онлайн-казино.

Использование методов Монте-Карло в 1950-х и 1960-х гг. привело к разработке первых действенных методов по подсчету карт в блэкджеке.