문서 편집 권한이 없습니다. 다음 이유를 확인해주세요: 요청한 명령은 다음 권한을 가진 사용자에게 제한됩니다: 사용자. 문서의 원본을 보거나 복사할 수 있습니다. [[분류:수학]] == 몬테 카를로 방법 == 몬테 카를로 방법은 무작위 추출된 난수를 이용하여 원하는 함수의 값을 계산하기 위한 시뮬레이션 방법이다. [[자유도]]가 높거나 닫힌꼴(closed form)의 해가 없는 문제들에 널리 쓰이는 방법이지만, 어느 정도의 오차를 감안해야만 하는 특징이 있다. 몬테카를로 방법의 간단한 예시로 원의 면적을 구하는 것을 들 수 있다.[* 물론 미적분을 배우면 어려운 일이 아니지만, 가장 고전적으로 사용되는 예시이다.] <math> x^2 + y^2 = 1 </math>이라는 식으로 표현되는 원의 면적을 구하고 싶다고 하자. 이 원은 <math> -1 \leq x \leq 1, -1 \leq y \leq 1 </math>으로 표현되는, 넓이가 4인 정사각형 공간 안에 완전히 포함되는데, 이 공간 안에서 무작위로 (예를 들어) 10,000개의 난수 순서쌍 <math> (x, y) </math>을 추출한다. 10,000개의 난수 순서쌍 <math> (x, y) </math> 가운데에는 <math> x^2 + y^2 \leq 1 </math>을 만족하여 원 안의 범위에 포함되는 것들이 있을 것이다. 그런 순서쌍들의 개수를 세어 전체 난수에 대한 비율을 계산하면 대략적인 원의 면적을 구할 수 있다. 무작위로 뽑힌 난수의 개수가 늘어날수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있으나, 그만큼 더 많은 시간이 걸리는 것을 감안해야 한다. 또한 시뮬레이션 기반 방법이기 때문에, 해석적인 방법과 달리 항상 어느 정도 오차가 있을 수 있음을 감안해야만 한다. 몬테 카를로 방법 문서로 돌아갑니다.