SIMULACIÓN MONTECARLO
La simulación de
Monte Carlo es una técnica cuantitativa que hace uso de la estadística y los
ordenadores para imitar, mediante modelos matemáticos, el comportamiento
aleatorio de sistemas reales no dinámicos (por lo general, cuando se trata de
sistemas cuyo estado va cambiando con el paso del tiempo, se recurre bien a la
simulación de eventos discretos o bien a la simulación de sistemas continuos).
La clave de la
simulación MC consiste en crear un modelo matemático del sistema, proceso o
actividad que se quiere analizar, identificando aquellas variables (inputs del
modelo) cuyo comportamiento aleatorio determina el comportamiento global del
sistema. Una vez identificados dichos inputs o variables aleatorias, se lleva a
cabo un experimento consistente en (1)
generar –con ayuda del ordenador- muestras aleatorias (valores concretos) para
dichos inputs, y (2) analizar el
comportamiento del sistema ante los valores generados. Tras repetir n veces
este experimento, dispondremos de n observaciones sobre el comportamiento del
sistema, lo cual nos será de utilidad para entender el funcionamiento del mismo
–obviamente, nuestro análisis será tanto más preciso cuanto mayor sea el número
n de experimentos que llevemos a cabo.
Fuentes de Números
Aleatorios
El fundamento del
método de Montecarlo y de la simulación son los números aleatorios:
- Tablas de números aleatorios.
- Generadores de números aleatorios.
- Números pseudo aleatorios
Números Pseudo
Aleatorios
Sería interesante
poder obtener números aleatorios mediante una fórmula:
- Congruencial o Cuadrados medios.
- Productos medios
- Multiplicador constante
- Generador lineal.
- Generador Congruencial multiplicativo.
Ventajas de los
números pseudo aleatorios
- Basta con realizar operaciones aritméticas sencillas.
- Computacionalmente esta tarea no necesita de elevados recursos.
- Los números aleatorios se pueden reproducir, permitiendo comprobar la calidad de la secuencia y aplicarla en diferentes problemas.
Excelente Lorena.. Muy completo !
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