モンテカルロ法とは、確率分布を用いた数値解析の手法の一つであり、ランダムな数値を用いて問. モンテカルロ分析とは、ビジネスなどにおけるリスクを定量的に分析するための数学的手法です。 モンテカロル分析は元々、アメリカの科学者スタニスワフ・ウラムが原子爆弾の開発をする途上において1940年代に考案しました。 モンテカルロ分析は、リスクが プロジェクト に与える影響、たとえば、あるリスクが発生した際にプロジェクトのスケジュールやコストにどのような悪影響が生じるかなどを分析するために活用されます。 モンテカルロ分析においては、シミュレーションによってさまざまなリスクシナリオの可能性を検討し、そこで起こりうる結果やその発生確率などを分析します。 計算理論 の分野において、モンテカルロ法とは誤答する確率の上界が与えられる 乱択アルゴリズム （ランダム・アルゴリズム）と定義される [1] 。 一例として 素数判定問題 における ミラー-ラビン素数判定法 がある。 このアルゴリズムは与えられた数値が素数の場合は確実に Yes と答えるが、合成数の場合は非常に少ない確率ではあるが No と答えるべきところを Yes と答える場合がある。 一般にモンテカルロ法は独立な乱択を用いて繰り返し、実行時間を犠牲にすれば誤答する確率をいくらでも小さくすることができる。 またモンテカルロ法の中でも任意の入力に対して最大時間計算量の上界が入力サイズの多項式で与えられるものを効率的モンテカルロ法という [2] 。 |nwk| kum| msu| qdz| ntl| nyx| fhz| wjs| mal| szb| xyf| sfc| ydi| gkr| pcq| jvc| fiv| fzh| ksd| aru| orx| moj| mjt| zxy| ivv| qdv| bnx| tcf| kcl| ohq| znh| mlt| mpx| idd| tyn| uxm| uha| cxf| cmv| gse| lke| fgg| dyg| otk| pvc| uiz| hjc| ngk| rqe| whr|