개요몬테 카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo Simulation)는 무작위 샘플링을 반복적으로 실행하여 문제의 해답이나 확률 분포, 기대값 등을 근사적으로 구하는 계산 방법입니다. 내용 몬테 카를로 시뮬레이션은 무작위 샘플링과 통계적 해석을 통해 불확실한 문제의 해답을 근사하는 확률 시뮬레이션 기법입니다. 불확실하거나 결정적으로 풀기 어려운 문제에 대해, 많은 수의 난수를 발생시켜 그 결과를 통계적으로 취합해 답을 추정합니다. 주로 확률 변수의 분포, 함수의 적분, 시스템의 미래 예측 등 불확실성이 존재하는 상황에서 사용됩니다. 적용 순서는 아래와 같습니다.(1) 해결하고자 하는 문제를 정의(2) 문제의 영향을 주는 확률 변수를 결정(3) 난수(무작위 값)을 반복적으로 생성(4) 난수에 수학적 모델..
