蒙特卡罗模拟

蒙特卡洛模拟是一种用于研究模型如何响应随机生成的输入的技术。它通常包括三个步骤:

1. 随机产生“N”输入（有时称为情景）。
2. 为每一个“N”输入运行一个模拟。在被分析系统的计算机模型上进行了仿真。
3. 汇总和评估模拟的输出。常用的测量方法包括输出的平均值、输出值的分布以及输出值的最小值或最大值。

使用蒙特卡洛模拟分析的系统包括金融、物理和数学模型。由于仿真是相互独立的，蒙特卡洛仿真很适合并行计算技术，这可以显著减少执行计算所需的时间。

MATLAB中的蒙特卡洛仿真

的MATLAB^®语言提供了各种高级数学函数，您可以使用这些函数为蒙特卡罗仿真构建模型并运行这些仿真。MATLAB用于金融建模、天气预报、业务分析和许多其他应用。

在财务模型，蒙特卡罗模拟告知价格，利率和经济预测;风险管理;和压力测试。金融工具箱™提供随机微分方程工具，以建立和评估随机模型。风险管理工具箱™促进信贷仿真，包括Copula函数模型的应用。

用于通过输入生成更多的控制，统计和机器学习工具箱™提供了多种可用于产生连续和离散输入的概率分布。

蒙特卡罗模拟在Simulink金宝app

中可以建模和模拟多域系统金宝app^®表示控制器、电机、增益和其他部件。这些复杂系统的设计和测试涉及多个步骤，包括确定哪些模型参数对需求和行为的影响最大，记录和分析仿真数据，验证系统设计。

蒙特卡洛模拟允许您运行参数扫描、探索设计空间、测试多个场景，并使用这些模拟的结果通过统计分析指导设计过程，从而帮助您对自己的设计获得信心。金宝appSimulink设计优化™提供交互工具来执行此敏感性分析并影响您的Simulink模型设计。金宝app

并行运行蒙特卡洛模拟

为了提高蒙特卡洛模拟的性能，可以使用分布式计算在多个核上并行运行并行计算工具箱™和MATLAB分布式计算服务器™。