Monte-Carlo-Simulation

Führen Sie über zufällige Parametervariation eine Sensitivitätsanalyse durch

Die Monte-Carlo-Simulation ist eine Methode zur Erforschung der Sensitivität eines komplexen Systems mithilfe variierender Parameter innerhalb statistischer Beschränkungen. Diese Systeme können Finanz-, Physik- oder Mathematikmodelle umfassen, die mit statistischer Unsicherheit zwischen den Simulationen in einer Schleife simuliert werden. Die Simulationsergebnisse werden analysiert, um die Systemeigenschaften zu bestimmen.

Zu den häufigen Aufgaben bei der Durchführung einer Monte-Carlo-Analyse gehören:

  • Verändern von Unsicherheitsparametern für Ihr Modell
  • Erstellen dynamischer Simulationen und Ändern von Parametern mit statistischer Unsicherheit
  • Erstellen einer Monte-Carlo-Simulation zur Abbildung eines komplexen, dynamischen Systems
  • Verteilen von Simulationen auf Prozessorkerne und einzelne PCs, um die Analyse zu beschleunigen
  • Datenanalyse durch robustes Plotten und fortgeschrittene statistische Verfahren



Siehe auch : Simulink, MATLAB, formale Verifizierung, Finanzsteuerung, Zufallszahl, Systemverifikation und -validierung, Monte-Carlo-Simulation für Finanzdienstleistungen, Parameterschätzung, Vorhersage von Stromlasten, Modellierung und Simulation, Simulationssoftware, Monte-Carlo-Simulationsvideos