Monte-Carlo Simulationとは? わかりやすく解説

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モンテカルロ‐シミュレーション【Monte Carlo Simulation】

読み方:もんてかるろしみゅれーしょん

モンテカルロ法


モンテカルロ・シミュレーション(Monte-Carlo Simulation)


モンテカルロシミュレーション Monte Carlo simulation


モンテカルロ・シミュレーション

読み方もんてかるろ しみゅれーしょん
【英】: monte carlo simulation

自然的経済的現象予測を行うにあたり当該現象モデル作り、そのなかの変数あり得べき値を与えて結果導き出す手法シミュレーションという。モンテカルロ・シミュレーションは、モデルのなかに、実数値が確率的に分布する変数含まれているときに用いられるシミュレーション手法であってその特徴は、乱数ピックアップするという、サイコロを振る賭博{とばく}と同様の試行繰り返すことによって確率的事象シミュレートするという点にある。その具体的な手法以下のとおりである。
ある現象モデル式のなかの一つ変数の値が図 a のように確率分布しているとする。これは図 b のような累積曲線書き直される。この縦軸は 0 から 100 までの百分比である。乱数のなかからアト・ランダムに 2 桁の数ピックアップし、この数を百分比読み換え、図 a の上でこれに対応する変数値ピックアップする
モデル式のなかに確率分布する変数いくつもある場合、各変数について同様のことを行ってそれぞれ一つ実数値をアト・ランダムピックアップすることによって、各変数の値の一組セット得られ、それに対応する一つモデル現象結果値が得られる。このプロセス大数の法則成り立つだけの多数繰り返して行えばピックアップされた各変数値出現頻度は図 a に相応する分布をしているはずであり、それらの組み合わせとして得られモデル現象結果値の分布は、最もあり得べき確率分布となっているはずである。
石油探鉱事業リスク分析開発事業フィージビリティ・スタディにあたって必ず問題となる埋蔵量規模予測は、モンテカルロ・シミュレーション適用好例とされる埋蔵量計算要素である油層面積層厚孔隙率こうげきりつ}、油飽和率などの値はいずれも、予測段階では確率分布するものとして推定される。ただしその確率分布曲線的確に分からないのが普通である。この場合上限値下限値とは推定できるが、その範囲内で特定の分布型を考え根拠ない場合は、両限値の間で平等分布するものと想定し上限値下限値とのほかに最頻値最確値)を推定できる場合両眼値のところで頻度ゼロとなり、最頻値上に頂点があって面積が1となるような三角形頻度分布想定するなどで代用することによって、近似的な埋蔵量分布曲線を得る工夫提唱されている。最近では、原始埋蔵量規模分布のみでなく、油田開発経済計算までのモデル・プログラムも作られ油田開発リスク分析全体にモンテカルロ・シミュレーションが利用されるようになっている。 

図 モンテカルロ・シミュレーション

「Monte Carlo simulation」の例文・使い方・用例・文例

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