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## Monte Carlo
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El Monte Carlo es una clase de técnicas de simulación que le permiten explorar el espacio de solución de un problema que tiene entradas que pueden asumir múltiples valores. Al ejecutar simulaciones con entradas aleatorias y parámetros del modelo, puede observar los resultados que resultan de las entradas que pueden no haber sido probadas. El método es útil para resolver problemas que pueden ser demasiado difíciles de resolver analíticamente. No es un método exacto, sino un método heurístico, que generalmente utiliza aleatoriedad y estadísticas para obtener un resultado. El algoritmo termina con una respuesta que es correcta con probabilidad.
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Es un proceso de cálculo que utiliza números aleatorios para producir un (s) resultado (s). En lugar de tener entradas fijas, las distribuciones de probabilidad se asignan a algunas o todas las entradas. Esto generará una distribución de probabilidad para la salida después de que se ejecute la simulación.
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Por ejemplo, se puede usar un algoritmo de Monte Carlo para estimar el valor de π. La cantidad de área dentro de un cuarto de círculo de radio 1 depende del valor de π. La probabilidad de que un punto elegido al azar se encuentre en ese cuarto de círculo depende del área del círculo. Si los puntos se colocan al azar en un cuadrado con lados de longitud 1, el porcentaje de puntos que caen dentro de un cuarto de círculo de radio 1 dependerá del valor de π. Un algoritmo de Monte Carlo colocaría al azar puntos en el cuadrado y usaría el porcentaje de puntos que caen dentro del círculo para estimar el valor de π. Esta es una forma efectiva de hacer aproximaciones.
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En los sistemas de comunicación modernos, la calidad del intercambio de información está determinada por la presencia de ruido en el canal. La principal fuente de ruido: el Ruido Gaussiano Blanco Aditivo (AWGN) es de naturaleza aleatoria y se puede caracterizar utilizando el algoritmo de Monte Carlo para simular un Sistema de Comunicaciones.
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### Más información:
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* [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method)
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* [Wolfram MathWorld](http://mathworld.wolfram.com/MonteCarloMethod.html)
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* [Artículo de Minitab - Monte Carlo no es tan difícil como crees](http://blog.minitab.com/blog/understanding-statistics/monte-carlo-is-not-as-difficult-as-you-think)
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* [Algoritmo de Monte Carlo (4:41)](https://www.youtube.com/watch?v=Q2-FH36LuT0)
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