¿Qué es la simulación de Montecarlo?
Dado que las simulaciones son independientes unas de otras, la simulación Monte Carlo se ajusta perfectamente a las técnicas de cálculo paralelo, lo que puede reducir significativamente el tiempo que se tarda en llevar a cabo el cálculo.
¿Cómo mejorar el rendimiento de las simulaciones Montecarlo?
Para mejorar el rendimiento de sus simulaciones Monte Carlo, puede distribuir los cálculos de forma que se ejecuten en paralelo en diversos núcleos mediante Parallel Computing Toolbox™ y MATLAB Parallel Server™. Análisis de sensibilidad y simulaciones Montecarlo con Simulink Design Optimization.
¿Cuáles son las ventajas del simulador Monte Carlo?
El simulador monte Carlo tiene muchas ventajas respecto a otro tipo de análisis deterministas o de “estimación de un solo punto”. Entre ellos podemos destacar: Ofrece resultados gráficos. Gracias a los datos que genera una simulación Monte Carlo, es fácil crear gráficos de diferentes resultados y las posibilidades de que sucedan.
¿Qué es el método de Monte Carlo?
Este método es útil para el análisis de riesgos cuantitativos, donde se asignan valores numéricos a los riesgos. En el análisis de riesgos mediante el método de Monte Carlo, se utilizan distribuciones de probabilidad. Es decir, probabilidad de que un riesgo ocurra o se materialice.
La simulación Monte Carlo ofrece a la persona responsable de tomar las decisiones una serie de posibles resultados, así como la probabilidad de que se produzcan según las medidas tomadas.
¿Por qué las simulaciones de Montecarlo se utilizan para predicciones a largo plazo?
Las simulaciones de Monte Carlo también se utilizan para predicciones a largo plazo debido a su precisión. A medida que aumenta el número de entradas, el número de predicciones también crece, lo que le permite proyectar los resultados más lejos en el tiempo con una mayor precisión.
