몬테카를로 방법 개념
- 랜덤 샘플링과 확률적 모델링을 사용하여 복잡한 시스템의 행동을 분석하거나 문제를 해결하는 수학적 기법
- 복잡한 문제의 근사적 해 접근, 입력 변수의 불확실성 처리
몬테카를로 방법 절차, 핵심요소, 활용방안
몬테카를로 방법 절차
- 가능한 입력에 대해 확률 분포에 따라 표본 수집 후 근사치 계산
몬테카를로 방법 핵심요소
| 구분 | 요소 | 설명 |
|---|
| 구성요소 | 입력변수 | 결과에 영향을 주는 무작위 값 |
| - | 출력변수 | 몬테카를로 분석 결과값 |
| - | 수학적 모델 | 입출력 변수 간의 수학적 관계 |
| 확률분포 | 정규분포 | 대부분의 실제 이벤트 분포 |
| - | 균일분포 | 확률이 동일한 확률변수의 통계적 표현 |
| - | 삼각분포 | 최소값, 최대값, 최빈값 사용 |
- 변수의 확률분표가 매개변수로 표현이 가능한 경우 MCMC 샘플러 사용
몬테카를로 방법 활용방안
| 구분 | 내용 | 비고 |
|---|
| 금융 | 미래 불확실성을 고려하는 의사결정 활용 | 주가 예측, 파생상품 관리 |
| 과학 | 복잡한 물리 현상 시뮬레이션 및 분석 | 입자 시뮬레이션, 방사선 모델링 |
| 신경망 | 모델 학습과 추론 과정 개선 및 최적화 | 강화학습, 심층신경망 |
몬테카를로 방법 고려사항
- 시뮬레이션 횟수와 결과의 정확도 간 절충점을 고려하여 시뮬레이션 수행
