「モンテカルロ法」の意味や使い方わかりやすく解説 Weblio辞書

モンテカルロ‐ほう〔‐ハフ〕【モンテカルロ法】

読み方：もんてかるろほう

《Monte Carlo method》乱数を用いたシミュレーションを何度も行って、近似的な解を得る数値計算の手法。解析的なアプローチが困難な場合などに用いられる。高い精度の解を得るためには、試行回数を増やす必要がある。モンテカルロシミュレーション。MC法。

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モンテカルロ法

【英】：Monte Carlo Method

【読み方】：モンテカルロホウ

乱数を用いて膨大なシミュレーションを行うことによって近似解を導出する方法。複雑なオプションで解析式が存在しないタイプのものの価値を算出する際にも用いられる。

モンテカルロ法

読み方：もんてかるろほう

乱数を用いて膨大なシュミレーションを行うことによって近似解を導き出す方法。

複雑なオプションで解析式が存在しないようなタイプのものの価値を算出する際に用いられることもあります。

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モンテカルロ法

読み方：モンテカルロほう
別名：モンテカルロ解析
【英】Monte Carlo method

モンテカルロ法とは、確率論的問題を解析するための手法で、大量の乱数を用いて何度もシミュレーションを行なうことによって近似解を求める計算手法のことである。

モンテカルロ法では、対象となる条件式に、コンピュータで発生させた乱数をあてはめる操作を繰り返すことによって様々な解のサンプルを大量に採取していく。解析的な手法によって解を得ることが困難な問題でも、膨大な量のシミュレーションを繰り返すことによって、解の値に接近してゆくことができる。

モンテカルロ法には、精度の高い近似解を得ようとすればするほど膨大な回数の計算が必要になるという困難があった。コンピュータによって多量の乱数を生成し、多量の演算を短時間で処理し、演算結果の統計まで行ってしまうことによって、非常に効率的な解析を可能とした。

モンテカルロ法は第二次大戦中、コンピューターの父と呼ばれるジョン・フォン・ノイマン（John Luis von Neumann）によって、中性子の物質中を動き回る様子を探るために考案されたといわれている。なお、当初から通称として呼ばれていたモンテカルロの名は、モナコ公国の首都モンテカルロにちなんだものであると言われている。

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モンテカルロ法

【英】：Monte Carlo method

決定論および確率論的問題の処理に無作為な選択を利用する方法で、乱数を用いる数値計算法の総称。入射電子が試料内部で散乱し拡がってゆく過程をシミュレーションするのに用いられる。入射電子線のエネルギーが高いほど広がりは大きくなる。原子番号および密度が大きいほど広がりは小さくなる。特性X線分光における定量分析の際に、原子番号効果を求めるときなどに用いられている。

モンテカルロ法 Monte Carlo Method

	確率的な現象を利用して各種の数値計算を行い，問題の解や法則性などを得る方法。経済評価における不確定要素を扱うための最も一般的なシミュレーション手法である。

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モンテカルロ法

読み方：もんてかるろほう
【英】：Monte Carlo method

概要

乱数を使って実験する方法のこと. 第二次世界大戦中に原爆の開発に関する極秘プロジェクトを示す符丁として, フォンノイマン等がカジノで有名なモンテカルロに因んで命名したとされている.本来は, 確率的な変動を含まない問題を解くのに乱数を利用する方法のことであったが, 現在では乱数を使う実験の総称として使われることが多い.

詳説

　システムの特性値などを推定するために, 適当なモデルと乱数を使って実験し, 大数の法則や中心極限定理などを利用して推測を行う方法のこと. システムに確率的な変動が内在する場合だけでなく, 確定的な問題を解くためにも使われる.

　モンテカルロ法の原理を簡単な例で示そう. 推定したい特性値を $\theta \,$ とし, これは既知の分布関数 $F(y) \,$ を持つ確率変数 $Y \,$ の関数 $g(Y) \,$ の平均値に等しいものとすれば,

$\theta = E[g(Y)]=\int_{-\infty}^\infty g(y)\mathrm{d}F(y) = \int_0^1 h(u) \mathrm{d}u, \,$

と書ける. ただし, $h(u)=g(F^{-1}(u)) \,$ である. そこで, 区間[0,1]上の一様乱数 $U_1, U_2, \cdots, U_N \,$ を発生し, 算術平均

$A_1(N) = \sum_{i=1}^N h(U_i)/N \,$

を $\theta \,$ の推定値とすることが考えられる. $A_1(N) \,$ は $\theta \,$ の不偏推定量であり, 分散は

$V(A_1(N)) = \frac{\sigma^2}N, \ \ \ \ \ \sigma^2 = \int_0^1 h^2(x) \mathrm{d}x-\theta^2 \,$

となる. したがって, 推定量 $A_1(N) \,$ に含まれる誤差の標準偏差は $\sigma/\sqrt N \,$ であり, 精度を十進で1桁上げるためには, サンプル数 $N \,$ を10倍に増やさなければならない. このように, モンテカルロ法の収束は遅いので, これを改善するための方法が種々提案されており, 分散減少法と総称されている. ただし, これらは $1/\sqrt N \,$ というオーダーを改善するものではなく, 比例係数を小さくするための工夫である.

［重点サンプリング］

　積分区間から一様にサンプルをとるのではなく, 重要と考えられる部分( $h(x) \,$ の絶対値が大きい部分)により多くの重みをおく密度関数 $w(x) \,$ に従う乱数 $X_1,\cdots, \ \ X_N \,$ を発生し,

$A_2(N) = \frac 1 N \sum_{i=1}^N \frac{h(X_i)}{w(X_i)} \,$

で $\theta \,$ を推定する. $w(x) \,$ が $\left| h(x) \right| \,$ に比例するように選べれば分散は最小となるので, なるべくそれに近くなるように工夫する.

［制御変量法］

　 $\theta \,$ に対するひとつの不偏推定量を $Y \,$ とする. $Y \,$ と相関があって平均値 $\zeta \,$ が既知の確率変数 $Z \,$ のことを, $Y \,$ の制御変量という. $\alpha \,$ を定数として

$Y_\alpha = Y-\alpha(Z-\zeta) \,$

と定義すれば, $Y_\alpha \,$ も $\theta \,$ の不偏推定量となり, その分散は $\alpha^* = \mathrm{Cov}(Y, Z)/V(Z) \,$ のとき最小となり, 最小値は

$V(Y_{\alpha^*})=(1-\rho^2)V(Y) \,$

である. ここで $\rho \,$ は $Y \,$ と $Z \,$ の相関係数であるから, $Y \,$ と相関の強い制御変量を選ぶほど効果的である.

　定積分の例では, $h(u) \,$ に近い関数 $h_0(u) \,$ で, その積分の値 $\zeta \,$ が正確に計算できるものを選び,

$Y_\alpha = h(u)-\alpha(h_0(u)-\zeta) \,$

に対して単純な一様サンプリングを適用する.

［負相関変量法］

　 $\theta \,$ の不偏推定量 $Y \,$ と平均値が同じで負の相関を持つ変量 $Z \,$ を利用して, $W=(Y+Z)/2 \,$ を $\theta \,$ の推定量とする. この分散は, $Y \,$ に対して2回独立にサンプルをとって平均する場合の分散より小さくなる. 定積分の例では, もし $h(u) \,$ が単調な関数ならば, $Y=h(U),\;\;\;Z=h(1-U) \,$ とするとよい.

［共通乱数法］

　二つの特性値 $\theta,\phi \,$ をそれぞれ確率変数 $X,Y \,$ に関するモンテカルロ実験によって推定し, 比較したいものとし, $\theta=E[X], \phi=E[Y] \,$ とする.

$V(X-Y)=V(X)+V(Y)-2 \mathrm{Cov}(X,Y) \,$

であるから, ${\mathrm{Cov}}(X,Y) \,$ が大きいほど推定の精度が良くなる. $X \,$ と $Y \,$ の分布関数をそれぞれ $F,G \,$ とし, $X \,$ と $Y \,$ を逆関数法で作るものとする. このとき, $X \,$ と $Y \,$ 用に別々の一様乱数列を使う代りに, ひとつの乱数列 $\{U\} \,$ を使って, $X=F^{-1}(U), Y=G^{-1}(U) \,$ とすれば, $\mathrm{Cov}(X,Y) \,$ が最大となる. これが共通乱数法の原理である.

参考文献

[1] 伏見正則, 『確率的方法とシミュレーション』(岩波講座応用数学), 岩波書店, 1994.

[2] G. S. Fishman, Monte Carlo-Concepts, Algorithms, and Applications, Springer, 1996.

[3] A. M. Law and W. D. Kelton, Simulation Modeling and Analysis, 2nd. ed., McGraw-Hill, 1991.

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シミュレーション：	シミュレーテドアニーリング法ペトリネットモデルモンテカルロ法ランダム探索法一様乱数並列シミュレーション

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モンテカルロ法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/11/23 07:33 UTC 版)

モンテカルロ法（モンテカルロほう、（英: Monte Carlo method、MC）とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区（カルティ）の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。

[続きの解説]

「モンテカルロ法」の続きの解説一覧

1 モンテカルロ法とは
2 モンテカルロ法の概要

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モンテカルロ法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/12/10 02:35 UTC 版)

「モンテカルロ木探索」の記事における「モンテカルロ法」の解説

他のアプローチでは解決不可能または困難な決定問題をランダム性を使用するモンテカルロ法で解決する試みは、1940年代に始まった。ブルース・アブラムソンは、1987年の博士論文で、通常の静的評価関数ではなく、ミニマックス法をランダムなゲームプレイアウトに基づく期待結果モデルと組み合わせた。アブラムソンは、期待結果モデルは「正確・高精度で簡単に推定でき、効率的に計算でき、ドメインに依存しないことが示された」と述べた。アブラムソンは、三目並べ、リバーシ、チェスの機械生成の評価関数を詳細に実験した。この方法は、1989年に、W・エルテル・シューマンとC・ズットナーによって、定理の自動証明の分野に適用され、幅優先探索、深さ優先探索、反復深化などの探索アルゴリズムにおいて、指数関数的な探索時間を改善することが発見された。 1992年、B・ブルークマンは、コンピュータ碁のプログラムに初めてそれを採用した。チャンらは、マルコフ決定プロセスモデルのアダプティブマルチステージサンプリング（AMS）アルゴリズムで「適応型」サンプリングを選択して、「再帰的ロールアウトとバックトラック」のアイデアを提案した。AMSは、サンプリング/シミュレーション（モンテカルロ）ツリーの構築におけるUCB ベースの探査と開発のアイデアを探求した最初の試みであり、UCT（上位信頼性ツリー）のメインシードだった。

※この「モンテカルロ法」の解説は、「モンテカルロ木探索」の解説の一部です。
「モンテカルロ法」を含む「モンテカルロ木探索」の記事については、「モンテカルロ木探索」の概要を参照ください。

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「モンテカルロ法」の例文・使い方・用例・文例

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