蒙地卡羅方法是由Von Neumann與Ulam提出以機率統計為概念的數值計算方法,Ulam的叔叔常常在摩納哥的蒙地卡羅賭場輸錢而命名。

蒙地卡羅方法(Monte Carlo method)是一種統計模擬的方法,以機率為基礎作為模擬現實的可能狀況,大量使用在財務工程、經濟學與物理學等領域,例如可以模擬剪刀石頭布的比賽、擲茭、棒球比賽與股價走勢,在已知機率分配與相關參數下,就可以進行模擬。

前往蒙地卡羅的第一步

使用蒙地卡羅模擬法第一個要認識的就是亂數產生器(Random number generator),在Python中我們可用random套件中的randint函數表示

import random

x = random.randint(1,101)
print(x)

透過以上程式就可以產生一個由1~100亂數抽出的整數,有了這個亂數產生器就可以來開始現實世界的模擬啦!

在現實生活中,有相當多的案例都是由機率或期望值所構成的,例如明天台北市的降雨、元月份股市的上漲、祭祀時的擲杯、投資與賭博……等,背後都有機率的背景,我們可以透過實驗或分析歷史資料來得到機率的參數,

 

 

 

 

 

 

在開始模擬前需要有一些初階的統計學機率觀念。

蒙地卡羅系列文章將會利用現實生活中的案例,來讓大家瞭解蒙地卡羅法的設計方式、使用方法與優缺點。

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