simulacion del metodo de monte carlo




Contenido
1.1.
1.2.
1.3.
1.4. 1. Introducción
1.5.
1.6. La invención del método de Monte Carlo se asigna a Stan Ulam y a John von Neumann. Ulam ha explicado cómo se le ocurrió la idea mientras jugaba un solitario durante una enfermedad en 1946.
1.7.
1.8. El método de Monte Carlo es un método no determinístico o estadístico numérico usado para aproximar expresiones matemáticascomplejas y costosas de evaluar con exactitud.
1.9.
1.10. El método se llamó así en referencia al Casino de Montecarlo (Principado de Mónaco) por ser la capital del juego de azar´, al ser la ruleta un generador simple de números aleatorios.
1.11. El uso de los métodos de Monte Carlo como herramienta de investigación, proviene del trabajo realizado en el desarrollo de la bomba atómicadurante la segunda guerra mundial en el Laboratorio Nacional de Los Álamos en EUA
1.12.
1.13. El método de Montecarlo permite resolver problemas matemáticos mediante la simulación de variables aleatorias.
1.14. John Von Neumann, en los años 40 y con los primeros ordenadores, aplica la simulación para resolver problemas complejos que no podían ser resueltos de forma analítica.
1.15. Montecarlo y sucasino están relacionados con la simulación. La ruleta, juego estrella de los casinos, es uno de los aparatos mecánicos más sencillos que nos permiten obtener números aleatorios para simular variables aleatorias.
1.16.
1.17. 1.1. Objetivo del Tema
1.18.
1.19. Introducir los conceptos e ideas clave sobre la implementación del método de Monte Carlo mediante el intermediario o simulador MATLABy así conocer de las capacidades que ofrece matlab en los campos de modelado y simulación aplicados en las diferentes aplicaciones del método de Monte Carlo.
1.20.
1.21. 2. MARCO TEORICO
1.22.
1.23. 2.1. El método de Monte Carlo
1.24.
1.25. El método de Monte Carlo es un método no determinístico o estadístico numérico, usado para aproximar expresiones matemáticas complejas y costosas deevaluar con exactitud. El método se llamó así en referencia al casino de monte Carlo (principiado de Mónaco) por ser “la capital del juego del azar” al ser la ruleta un generador simple de números aleatorios. El nombre el desarrollo sistemático de los métodos de Montecarlo data aproximadamente de 1944 y se mejoraron enormemente con el desarrollo de la computadora.
1.26. El método de Monte Carloproporciona soluciones aproximadas aúna gran variedad de problemas matemáticos posibilitando la realización de experimentos con muestreos de números pseudoaleatorios en una computadora.
1.27.
1.28. El método es aplicable a cualquier tipo de problema, ya sea estocástico o determinista. A diferencia de los métodos numéricos que se basan en evaluaciones en N puntos en un espacio M-dimensional paraproducir una solución aproximada, el método de Monte Carlo tiene un error absoluto de la estimación que decrece como en virtud del teorema del límite central.
1.29.
1.30. El método de Monte Carlo es un procedimiento de cálculo matemático para estimar la distribución de parámetros desconocidos en una relación, conocer la distribución de los parámetros existentes. El método de Monte Carloaprovecha el poder de computación para estimar al azar de diferentes combinaciones de parámetros de entrada y estimar la distribución de un parámetro de salida. Las operaciones vectoriales optimizadas en MATLAB hacen estimación Monte Carlo fácil de programar.
1.31.
1.32. El procedimiento para las simulaciones de Monte Carlo es la siguiente: adivinar una serie de parámetros conocidos de unadistribución aleatoria y estimación de otros parámetros o resultados de estas conjeturas al azar. Cuando se repite un número de veces, la simulación de Monte Carlo puede dar una gama exacta de posibilidades, así como su probabilidad. El método de Monte Carlo es más adecuado a las relaciones lineales en los que sólo uno de los parámetros es desconocido.
1.33.
1.34. 2.2. Características
1.35.
1.36. El...