Simulação de Monte Carlo

SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO

A simulação Monte Carlo nada mais é que um método numérico estocástico universal para solução de problemas matemáticos.
O método de Monte Carlo permite simular qualquer processo cujo andamento dependa de fatores aleatórios. Também em problemas matemáticos que não tenham a menor relação com questões aleatórias pode-se inventar um modelo probabilístico artificial que permita resolver estes problemas.
Usando o método Monte Carlo pode-se calcular a área de uma figura plana qualquer ou estimar quanto dura uma máquina conhecendo-se o tempo de duração de suas peças. Sendo assim, pode-se falar do método de Monte Carlo como um método universal para a solução de problemas matemáticos.
A Simulação de Monte Carlo tem vantagens como:
-Resultados probabilísticos: Resultados mostram não apenas o que poderia ocorrer como também a probabilidade de ocorrência de cada resultado.
-Resultados Gráficos: por causa dos dados que a simulação de Monte Carlo gera, é fácil criar gráfico de diferentes resultados e suas chances de ocorrência. Isto é importante para comunicar táis informações para outras partes interessadas.
- Análise de sensibilidade: com apensas alguns valores, a análise determinística torna difícil ver que variáveis impactam mais o resultado. Na simulação de Monte Carlo é fácil ver que inputs tem o9 maior efeito nos resultados finais.
- Análise de Cenários: nos modelos determinísticos, é muito difíc8il modelar diferentes combinações de valores para diferentes inputs e verificar os efeitos de cenários realmente diferentes. Usando a simulação MC, os analistas podem ver exatamente quais inputs tinham quais valores juntos quando certos resultados ocorreram, o que pode fornecer análises ainda mais interessantes.
Correlação de Inputs: Na simulação de MC, é possível modelar relações interdependentes entre as variáveis de entrada. É importante para a precisão do modelo representar como, na realidade, quando alguns fatores se elevam, outros se