蒙特卡罗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. 随机生成“N”个输入(有时称为场景)。
2. 对每个“N”输入运行模拟。在计算机化的系统模型上进行仿真分析。
3. 汇总和评估模拟的输出。常见的度量方法包括输出的平均值、输出值的分布以及最小或最大输出值。

使用蒙特卡罗仿真分析的系统包括金融、物理和数学模型。由于模拟是相互独立的，蒙特卡罗模拟适合于并行计算技术，可以显著减少执行计算所需的时间。

MATLAB中的蒙特卡罗仿真

的MATLAB^®语言提供了各种高级数学函数，您可以使用它们来构建蒙特卡罗仿真模型并运行这些仿真。MATLAB被用于金融建模、天气预报、操作分析和许多其他应用程序。

在金融建模中，蒙特卡罗模拟为价格、利率和经济预测提供信息;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™促进信用模拟，包括copula模型的应用。

为了更好地控制输入生成，统计和机器学习工具箱™提供各种各样的概率分布，可用于生成连续和离散输入。

Simulink中的蒙特卡罗仿真金宝app

您可以在其中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包括多个步骤，包括确定哪些模型参数对需求和行为影响最大，记录和分析仿真数据，并验证系统设计。

蒙特卡罗模拟通过允许您运行参数扫描、探索您的设计空间、对多个场景进行测试，并使用这些模拟的结果通过统计分析来指导设计过程，从而帮助您获得对设计的信心。金宝app仿真软件优化设计™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

并行运行蒙特卡罗模拟

为了提高蒙特卡罗模拟的性能，可以使用以下命令将计算分配到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™。