The Monte Carlo metoden er en matematisk beregning prosedyre for å beregne fordelingen av ukjente parametre i et forhold , vel vitende om fordelingen av eksisterende parametere. Monte Carlo -metoden utnytter kraften i databehandling til tilfeldig anslå kombinasjoner av ulike inngangsparametere og beregne fordelingen av en utgang parametere. De optimaliserte vektor operasjoner i MATLAB gjør Monte Carlo estimering enkel å programmere. Monte Carlo metode

Prosedyren for Monte Carlo-simuleringer er dette: gjette et sett med kjente parametre fra en tilfeldig fordeling og beregne andre parametere eller fremtidige resultater fra disse tilfeldige gjetninger . Når gjentas et antall ganger, kan Monte Carlo- simulering gi et nøyaktig utvalg av muligheter, så vel som deres sannsynlighet. Monte Carlo -metoden er best egnet til lineære sammenhenger der bare én parameter er ukjent .
Setup

begynne å forberede seg for en Monte Carlo simulering ved å undersøke ligningen for forholdet du ønsker å simulere . For eksempel vurdere , "A /B sin ( C theta ) = X. " Parametrene A, B og C bør være kjent , og vinkelen theta kan estimeres hele serien 0-2 pi. Du trenger å vite omfanget av parametrene A, B og C samt hvordan eventuelle verdier blir distribuert gjennom området . For eksempel kan A og B være jevnt fordelt mellom 5 og 10 , og C kan være normalt fordelt omkring 2 med en variasjon av en . Du må også bestemme riktig antall forsøk å riktig anslå potensialet fordelingen av X.
MATLAB Prosedyre

MATLAB " rand ( ) "-funksjon trekker psevdotilfeldige tall i en jevn fordeling over intervallet ( 0,1)

nTrials = 1000 ; . A = 5 * rand ( nTrials , 1 ) + 5; B = 5 * rand ( nTrials , 1 ) + 5;

MATLAB " normrnd ( ) "-funksjonen trekker pseudotilfeldig tall fra en normalfordeling

C = normrnd ( 2,1 , nTrials , 1 ); .

utvalget av vinkelen theta er anslått mellom 0 og 2 pi på en intern på 0,05

theta = 0:0.05:2 * pi ; .

resultatet X vil være en matrise av dimensjon nTrials etter lengde ( theta )

X = (A. /B ) * sin ( C * theta ); .
Begrensninger

Monte Carlo -metoden er begrenset til simulering av matematiske sammenhenger som er kjent , hvor de fleste av de parametere kan estimeres fra en kjent fordeling . Lineære sammenhenger fungerer best , som feil i beregningen kan bli veldig stor i ikke-lineære sammenhenger . Relasjoner med et stort antall parametere eller store områder av fordelinger kan ta svært lang tid å anslå med Monte Carlo -metoden.