Sanırım ilk önce size "EVET, neredeyse her zaman" gibi basit bir cevap vermeliyim.
Bu sıkıcıydı, bu yüzden daha ilginç şeylere, komplikasyonlara girelim.
Monte Carlo yöntemleri genellikle kesinlikle stokastik olmayan problemlere uygulanır. Örneğin, Monte Carlo entegrasyonuna göz atın . Bu, rastgele olmayan belirli integralleri almaktır. Bu, MC'nin uygulandığı sorunların doğasıyla ilgili Maarten'in noktasına bağlıydı.
Monte Carlo yöntemlerinin bir başka yönü, genellikle rastgele sayılar kullanmamalarıdır, neredeyse asla söylemezdim. MC yöntemleri en yaygın olarak sahte rasgele sayı üreteçlerini kullanır . Bunlar rastgele sayılar değil. Şunu düşünün: tohumu ayarlarsanız, üretilen dizideki her sayı tohum tarafından kesinlikle tanımlanır. Rastgele sayılar gibi görünüyorlar ve kokuyorlar, bu yüzden onları kullanıyoruz.
MC için Google örnekleri, bunun gibi sonsuz sayıda örnek bulacaksınız . Bu özel örnekte olasılıklar vb . Olan tüm bu denklemler bulunur, ancak daha sonra R'de rgamma (.) İşlevini kullanmaya devam eder . Bu işlev, gama dağılımından rastgele sayılara çok benzeyen psudo-random sayıların dizisini üretir. .
Bunu söyledikten sonra, gerçek rastgele sayı dizileri vardır. Şaşırtıcı derecede az sayıda istatistikçi bunları kullanıyor ve hatta farkındalar. Bunun nedeni psudo-random jeneratörlerin çok daha kullanışlı ve hızlı olmasıdır. Gerçek rastgele sayılar pahalıdır, bunları veya donanım numarası üreticilerini (TRNG) satın almanız gerekir . Kumar uygulamalarında çok kullanılırlar. Genellikle radyoaktif bozunma ve radyo dalgaları, ısı vb. Gürültü gibi fiziksel kaynaklardan üretilirler.
Son olarak, Quasi Monte Carlo adı verilen bir yöntem ailesi var . Bunlar rastgele sayılar gibi görünmeyen numara dizilerini kullanır , örneğin düşük tutarsızlık sayıları olarak adlandırılan Sobol dizileri .