# monte carlo
Методи Монте-Карло розв'язують складні задачі, повторюючи випадковий експеримент тисячі разів і зчитуючи статистику з результатів — без потреби в аналітичній формулі. Ця добірка збирає всі симуляції MySimulator, побудовані на цій ідеї: від класичного оцінювача Метод Монте-Карло π та Голки Бюффона до фізичних робочих коней на кшталт Моделі Ізінга та біологічної Візуалізації згортання білка. Тут також є фінансові застосування — Ціна Акції — ГБР та Ціноутворення Опціонів, техніки рендерингу на кшталт Path Tracing, а також задачі теорії ймовірностей — Парадокс Дня Народження та Задача Розорення Гравця. Фільтруйте за цим тегом щоразу, коли хочете побачити, як випадковість перетворюється на робочу відповідь.
Знайдено: 15 симуляції · 2 статті
🧪 Симуляції (15)
📖 Статті (2)
Симуляції цієї теми: Візуалізація згортання білка, Модель Ізінга, Path Tracing, Ціна Акції — ГБР, 🃏 Симулятор Стратегії Блекджека та Метод Монте-Карло π.
📊 Факти про цю добірку
- Загалом 17 елементів — 15 інтерактивних симуляцій і 2 статті, що охоплюють фізику, фінанси та теорію ймовірностей.
- Тут є дві незалежні демонстрації оцінки π: Метод Монте-Карло π і Голка Бюффона — два різні випадкові експерименти, що сходяться до однієї константи.
- Модель Ізінга представлена в трьох окремих симуляціях (Модель Ізінга, Фазові переходи та феромагнетизм, фазовий перехід), що показує, наскільки центральне місце посідає вибірка методом Монте-Карло у фазових переходах статистичної механіки.
- Фінанси представлені Ціною Акції — ГБР та Ціноутворенням Опціонів — обидві використовують вибірку випадкових траєкторій для оцінки невизначених результатів.
Хочете більше? Перегляньте повну бібліотеку з 1000+ інтерактивних симуляцій у браузері або всі теми.