什么是蒙特卡罗模拟?

蒙特卡罗模拟是一种用于研究模型如何对随机产生的输入作出反应的技术。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. 对每一个“N”输入运行一个模拟。模拟是在被分析系统的计算机化模型上进行的。
3. 汇总和评估模拟的输出。常用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。

使用蒙特卡罗模拟分析的系统包括财务、物理和数学模型。由于模拟是相互独立的，蒙特卡罗模拟很适合并行计算技术，这可以显著减少执行计算所需的时间。

蒙特卡罗仿真MATLAB

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模拟模型并运行这些模拟。MATLAB用于金融建模、天气预报、操作分析和许多其他应用。

在金融建模中，蒙特卡罗模拟告知价格、利率和经济预测;风险管理；还有压力测试。金融工具箱™提供了建立和评估随机模型的随机微分方程工具。风险管理工具箱促进信用模拟，包括关联模型的应用。

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

蒙特卡罗仿真在Simulink

中可以建模和模拟多域系统动态仿真模块^®表示控制器、电机、增益和其他组件。这些复杂系统的设计和测试涉及多个步骤，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，以及验证系统设计。

蒙特卡洛模拟允许您运行参数扫描、探索设计空间、测试多个场景，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。Simulink设计优化™提供交互式工具来执行此灵敏度分析并影响您的Simulink模型设计。

并行运行蒙特卡罗模拟

为了提高蒙特卡罗模拟的性能，可以使用以下方法将计算分布在多个核上并行运行并行计算工具箱而且MATLAB并行服务器．