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Simulations de Monte-Carlo. Je suppose que je ne comprends tout simplement pas comment ils sont faits. Explique comme si j'avais cinq ans.
gpt
Fondamentalement, lorsque vous avez beaucoup de variables interconnectées qui rendraient un problème difficile ou pratiquement impossible à résoudre purement mathématiquement, vous construisez plutôt un modèle qui attribue des cotes à tous les différents événements se produisant, puis exécutez un grand nombre de simulations où vous utilisez des nombres aléatoires. pour déterminer ce qui se passe dans chaque simulation , et enfin déterminer le pourcentage de chance qu'un résultat particulier se produise ( en comptant combien de fois dans le simulateur ce résultat s'est produit ) . Par exemple, disons que vous êtes un amateur de hockey, qu'il reste 10 matchs dans la saison et que vous voulez connaître les chances que différentes équipes participent aux séries éliminatoires. Puisqu'il reste 150 matchs, pour comprendre toutes les façons possibles dont les choses pourraient arriver, vous devez déterminer 2 ^ 150 (1,42x10 ^ 45) résultats de jeu différents (et cela ignore les complexités réelles des procédures de pointage et de bris d'égalité de la LNH, mais c'est sans importance pour cet exemple ) . Au lieu de cela, vous pouvez créer un modèle qui détermine les chances qu'une équipe donnée gagne un match donné, puis exécuter 10 000 versions différentes de ces 150 jeux, ce qui vous donnerait une ventilation assez solide des chances de divers scénarios de fin de saison, mais avec une fraction de minute. du travail par rapport à la résolution de tous les scénarios possibles.