モンテカルロシミュレーション
複雑な期待値を数値計算で求める
モンテカルロシミュレーション
簡単に書くと
モンテカルロシミュレーションは、ランダムな試行を大量に繰り返して期待値を近似的に求める方法です。数式で計算できない複雑な問題に有効です。
詳しく書くと
大数の法則を利用して、シミュレーションによって期待値を推定します。試行回数を増やすほど、真の期待値に近づきます。
重要なポイント
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ランダムシミュレーション
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大数の法則の応用
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複雑な問題に対応
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試行回数と精度のトレードオフ
練習問題
問題:
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モンテカルロシミュレーションの理解を深めるために、章末クイズに挑戦しましょう。
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