Definição – o que significa o algoritmo de Monte Carlo?
Um algoritmo de Monte Carlo é um tipo de algoritmo com restrição de recursos que retorna respostas com base na probabilidade. Como resultado, as soluções produzidas pelo algoritmo de Monte Carlo podem ou não estar corretas dentro de uma certa margem de erro. Matemáticos, cientistas e desenvolvedores usam algoritmos de Monte Carlo para fazer observações com base na entrada.
Definirtec explica o algoritmo de Monte Carlo
Uma das melhores maneiras de descrever algoritmos de Monte Carlo é compará-los com uma classe diferente de algoritmos chamada algoritmos de Las Vegas. Em um algoritmo de Las Vegas, o resultado sempre estará correto, mas o sistema pode usar mais do que a quantidade de recursos ou tempo previstos. Nas palavras de alguns especialistas, o algoritmo de Las Vegas “aposta” no uso de recursos, sempre retornando um resultado preciso.
Pelo contrário, o algoritmo de Monte Carlo usa um caminho de recurso finito para gerar os resultados “difusos” mencionados acima com uma margem de erro. Os algoritmos de Monte Carlo geralmente dependem de amostragem aleatória repetida – eles obtêm números aleatórios gerais e procuram a probabilidade para fornecer resultados.
Alguns especialistas usam o exemplo de um quadrado dentro de um círculo e descrevem o processo do algoritmo de Monte Carlo como uma série de “acertos” que vão parar no círculo interno ou nas bordas externas do quadrado além dos limites do círculo. Demonstrações visuais mostram como a amostragem mais repetida fornece ao algoritmo de Monte Carlo um resultado mais preciso. Os algoritmos de Monte Carlo, bem como coisas como uma busca por árvore de Monte Carlo ou um simulador de Monte Carlo, contam com essa ideia matemática básica de que a amostragem repetida produz resultados de inteligência lógica.