Monte Carlo Simülasyonu adında da anlaşılabileceği gibi Monte Carlo Yöntemi ailesine aittir. Monte Carlo Yöntemi rastgele sayılarla denenerek yaparak sonuca ulaşmayı amaçlayan deneysel bir yöntemdir



Yüklə 445 b.
tarix17.11.2018
ölçüsü445 b.



Monte Carlo Simülasyonu adında da anlaşılabileceği gibi Monte Carlo Yöntemi ailesine aittir. Monte Carlo Yöntemi rastgele sayılarla denenerek yaparak sonuca ulaşmayı amaçlayan deneysel bir yöntemdir. Bu şekilde matematiksel ve fiziksel problemlerin çözümü amaçlanmaktadır.

  • Monte Carlo Simülasyonu adında da anlaşılabileceği gibi Monte Carlo Yöntemi ailesine aittir. Monte Carlo Yöntemi rastgele sayılarla denenerek yaparak sonuca ulaşmayı amaçlayan deneysel bir yöntemdir. Bu şekilde matematiksel ve fiziksel problemlerin çözümü amaçlanmaktadır.

  • Los Alamos Bilimsel Laboratuar’ından John Von Neumann, Stan Ulam ve Nick Metropolis adlarında üç bilim adamı tarafından ortaya çıkarılmıştır. Metropolis algoritması olarak da bilinir. Algoritma, kesin çözüm yapmanın zor olduğu problemlerde tahmini çözümlere gitmeyi amaçlar. Yani olasılık teorisi üzerine kurulmuştur.

  • Monte Carlo Benzetim metodu, olasılık teorisi üzerine kurulu bir sistemdir. Monte Carlo metodunda istatistiksel ve matematiksel tekniklerle bir deneyi veya çözülmesi gereken bir fiziksel olayı tesadüfi sayıları defalarca kullanarak simülasyon edilip çözmek esastır.









Monte Carlo yönteminin temel amacı, büyük elemanlar topluluğunun özelliklerinin rastgele olarak seçilmiş bir alt kümesi aracılığı ile çıkartılmasıdır. Örneğin herhangi bir f(x) fonksiyonunun (a, b) aralığındaki beklenen değerinin, bu fonksiyonun yine bu aralıkta, rastgele seçilen sonlu sayıdaki noktalarındaki tahmini değerinden çıkartılmasını amaçlar.

  • Monte Carlo yönteminin temel amacı, büyük elemanlar topluluğunun özelliklerinin rastgele olarak seçilmiş bir alt kümesi aracılığı ile çıkartılmasıdır. Örneğin herhangi bir f(x) fonksiyonunun (a, b) aralığındaki beklenen değerinin, bu fonksiyonun yine bu aralıkta, rastgele seçilen sonlu sayıdaki noktalarındaki tahmini değerinden çıkartılmasını amaçlar.

  • Yöntem;

  • Hücre Simülasyonu,

  • Borsa Modelleri,

  • Dağılım Fonksiyonları,

  • Sayısal Analiz,

  • Doğal olayların simülasyonu,

  • Atom ve Molekül Fiziği,

  • Nükleer Fizik ve Yüksek Enerji Fiziği modellerini test etmek amacıyla kullanılır.



Matematik ve fizikte sıklıkla analitik olarak çözülemeyen problemlerle karşılaşırız.

  • Matematik ve fizikte sıklıkla analitik olarak çözülemeyen problemlerle karşılaşırız.

  • Özellikle çok boyutlu integral alma durumu söz konusu olunca hesaplamalar gittikçe karmaşıklaşmakta ve maliyet yükselmektedir.

  • Monte Carlo yönteminde yüksek boyutlu entegrallerin çözümü daha kolaylaşmakta ve hata oranı işlem yapılmadan önce yaklaşık olarak rahatlıkla kestirilebilmektedir.

  • Genel Olarak Monte Carlo Yöntemi Şu Şekildedir:

  • Herhangi bir R bölgesinde f fonksiyonunun integralini almak isteyelim.





























































Dostları ilə paylaş:


Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2017
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə