¿Qué es el análisis de Montecarlo?

El análisis de Monte Carlo es un método computacional que utiliza estadísticas de muestreo aleatorio para estimar los resultados. Puede utilizarse para estimar pi, propuesto por John von Neumann. Debido a que la precisión de los resultados del cálculo depende en gran medida del número de muestras, que generalmente requieren una gran cantidad de datos de muestra, no se tomaba en serio en la era anterior a las computadoras.

El uso de este método para calcular pi requiere una gran cantidad de números aleatorios distribuidos uniformemente para obtener un valor más preciso, lo que también es una deficiencia del análisis de Monte Carlo.

Aprende historia

Durante la Segunda Guerra Mundial, el matemático húngaro-estadounidense John von Neumann (1903.12.28-1957. 02. 08) (computadora electrónica moderna (uno de los fundadores) utilizó estadísticas de muestreo aleatorio en experimentos para estudiar neutrones.

Debido a que la idea de los números aleatorios en aquella época surgió de herramientas de juego como los dados y la ruleta, este método de cálculo recibió el nombre de Montecarlo en Mónaco.

El análisis de Monte Carlo se ha aplicado actualmente en diversos campos, como la resolución de la integral definida de una función, el análisis del flujo de tráfico, el análisis del flujo de población, la predicción de las fluctuaciones del mercado de valores, el análisis de la mecánica cuántica, etc.