×
google news

La méthode de simulation de Monte-Carlo : qu'est-ce que c'est ? (fiche informative, inventeur, utilisations, etc.)

La méthode de MonteCarlo %%% L’expression « méthode de MonteCarlo » ou  » méthode de simulations de MonteCarlo » désigne une technique destinée à résoudre des problèmes complexes et à calculer une valeur numérique en utilisant des procédés aléatoires et probabilistes.
Utilisée depuis plusieurs siècles, cette méthode a été inventée par Nicolas Metropolis en 1947 et a été publiée jusqu’à 1949.

On a recours à cette méthode lorsque le problème est trop complexe et difficile à faire par le calcul direct : des intégrations multiples en particulier (deuxième et troisième degrés) ou des sommes.
Elle permet aussi une simulation de la loi normale.
On peut l’utiliser dans tous les domaines qui traitent les mathématiques appliquées : physique, chimie, biologie, finance, etc.
Son utilisation %%% Werner Krauth a fait une étude détaillée dans son livre « Introduction to Monte Carlo Algorithm » sur cette méthode et ses applications, ce qui montre qu’elle est présente pour résoudre des problèmes complexes dans tous les domaines scientifiques avec sa simplicité : physique, chimie, biologie, économie, finance, sociologie, etc.

La méthode de simulation de MonteCarlo, de sa simplicité, permet de calculer les probabilités pour les nuls et des intégrales (de surface et de volume), résoudre des équations aux dérivées partielles, introduire une approche statistique du risque dans une décision financière.
Elle permet aussi de simuler la loi normale et la loi uniforme par Excel ou autre logiciel.
Pour La MonteCarlo simulation en finance, ça consiste à isoler un certain nombre de variables-clés du projet et à leur affecter une distribution de probabilités.
Un grand nombre de tirages aléatoires est effectué pour trouver la probabilité d’occurrence de chacun des résultats.
Mais, cette méthode reste inefficace, car on fait une simulation à des chemins d’un processus stochastique en un nombre d’étapes indéterminé, donc une dimension infinie.

0 Commentaires
Inline Feedbacks
View all comments

Contacts:

Lire aussi

loading...
Contents.media