File:Approximation_d'une_distribution_normale.gif · Wikimedia Commons · See Wikimedia Commons
metodo Monte Carlo
Sign in to saveAlso known as MC method, Monte Carlo experiment, Monte Carlo simulation, Monte Carlo algorithm
classe di metodi computazionali basati sul campionamento casuale per ottenere risultati numerici
The Monte Carlo method is a computational approach that uses random sampling to solve complex problems and get numerical answers. It matters because it can tackle difficult mathematical and scientific challenges that would be impractical or impossible to solve using traditional calculation methods.
AI-generated from the Wikipedia summary — may contain errors.
Research
48,788 papers- The Monte Carlo Method as a Tool to Build up Predictive QSPR/QSAR.ReviewCurrent computer-aided drug design · 2020Toropov AA, Toropova APDOI: 10.2174/1573409915666190328123112
- CORAL: Monte Carlo Method to Predict Endpoints for Medical Chemistry.ReviewMini reviews in medicinal chemistry · 2018Toropova AP, Toropov AADOI: 10.2174/1389557517666170927154931
- Application of the Monte Carlo Method for the Prediction of Behavior of Peptides.ReviewCurrent protein & peptide science · 2019Toropova AP, Toropov AADOI: 10.2174/1389203720666190123163907
- Hamiltonian Monte Carlo method for estimating variance components.Animal science journal = Nihon chikusan Gakkaiho · 2021Arakawa A, Hayashi T, Taniguchi M et al.DOI: 10.1111/asj.13575
- Markov chain quasi-Monte Carlo method for forecasting fire hotspots in Sarawak, Malaysia.Environmental science and pollution research international · 2024Zakaria NN, Daud H, Sokkalingam R et al.DOI: 10.1007/s11356-024-34409-0
- Verification method of Monte Carlo codes for transport processes with arbitrary accuracy.Scientific reports · 2021Martelli F, Tommasi F, Sassaroli A et al.DOI: 10.1038/s41598-021-98429-3
- An Annealed Sequential Monte Carlo Method for Bayesian Phylogenetics.Systematic biology · 2020Wang L, Wang S, Bouchard-Côté ADOI: 10.1093/sysbio/syz028
- A Monte Carlo method to assess the spectral performance of photon counting detectors.Medical physics · 2025Stierstorfer K, Hupfer MDOI: 10.1002/mp.17577
via PubMed
Wikidata facts
- Instance of
- randomized algorithm
- Subclass of
- simulation
- Named after
- Monte Carlo Casino
- Image
- Pi 30K.gif
Show 6 more facts
- Commons category
- Monte Carlo method
- topic's main category
- Category:Monte Carlo methods
- discoverer or inventor
- John von Neumann
- different from
- Monte Carlo algorithm
- Stack Exchange tag
- computergraphics.stackexchange.com/tags/monte-carlo
- maintained by WikiProject
- WikiProject Mathematics
via Wikidata · CC0
Article · Italiano
Il metodo Monte Carlo è un'ampia classe di metodi computazionali basati sul campionamento casuale per ottenere risultati numerici. Può essere utile per superare i problemi computazionali legati ai test esatti (ad esempio i metodi basati sulla distribuzione binomiale e calcolo combinatorio, che per grandi campioni generano un numero di permutazioni eccessivo). Il metodo è usato per trarre stime attraverso simulazioni.Si basa su un algoritmo che genera una serie di numeri tra loro non correlati, che seguono la distribuzione di probabilità che si suppone abbia il fenomeno da indagare.La non correlazione tra i numeri è assicurata da un test chi quadrato. La simulazione Monte Carlo calcola una serie di realizzazioni possibili del fenomeno in esame, con il peso proprio della probabilità di tale evenienza, cercando di esplorare in modo denso tutto lo spazio dei parametri del fenomeno. Una volta calcolato questo campione casuale, la simulazione esegue delle 'misure' delle grandezze di interesse su tale campione. La simulazione Monte Carlo è ben eseguita se il valore medio di queste misure sulle realizzazioni del sistema converge al valore vero. Le sue origini risalgono alla metà degli anni 40 nell'ambito del Progetto Manhattan. I formalizzatori del metodo sono Enrico Fermi, John von Neumann e Stanisław Marcin Ulam. Il nome Monte Carlo fu inventato in seguito da Nicholas Constantine Metropolis riferendosi al noto casinò. L'uso di tecniche basate sulla selezione di numeri casuali era già citato in un lavoro di Lord Kelvin del 1901 ed in alcuni studi di William Sealy Gosset. L'algoritmo Monte Carlo è un metodo numerico utilizzato per trovare le soluzioni di problemi matematici a molte variabili e che non possono essere risolti facilmente, per esempio il calcolo integrale. L'efficienza di questo metodo aumenta rispetto agli altri metodi quando la dimensione del problema cresce. Un primo esempio di utilizzo del metodo Monte Carlo è rappresentato dall'esperimento dell'ago di Buffon; il suo più famoso utilizzo fu quello di Enrico Fermi, che nel 1930 usò un metodo casuale per problemi di trasporto neutronico.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA