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Monte Carlo
O Monte Carlo é uma classe de técnicas de simulação que permite explorar o espaço de solução de um problema que possui entradas que podem assumir vários valores. Ao executar simulações com entradas aleatórias e parâmetros do modelo, você pode observar resultados que resultam de entradas que podem ter outras que não foram testadas. O método é útil para resolver problemas que podem ser difíceis de resolver analiticamente. Não é um método exato, mas um método heurístico, geralmente usando aleatoriedade e estatísticas para obter um resultado. O algoritmo termina com uma resposta correta com probabilidade.
É um processo de computação que usa números aleatórios para produzir um resultado (s). Em vez de ter entradas fixas, as distribuições de probabilidade são atribuídas a algumas ou a todas as entradas. Isso gerará uma distribuição de probabilidade para a saída depois que a simulação for executada.
Por exemplo, um algoritmo de Monte Carlo pode ser usado para estimar o valor de π. A quantidade de área dentro de um quarto de círculo de raio 1 depende do valor de π. A probabilidade de um ponto escolhido aleatoriamente se situar nesse quarto de círculo depende da área do círculo. Se os pontos forem colocados aleatoriamente em um quadrado com lados de comprimento 1, a porcentagem de pontos que caem dentro de um quarto de círculo de raio 1 dependerá do valor de π. Um algoritmo de Monte Carlo aleatoriamente colocaria pontos no quadrado e usaria a porcentagem de pontos que caem dentro do círculo para estimar o valor de π. Esta é uma maneira efetiva de fazer aproximações.
Nos sistemas de comunicação modernos, a qualidade da troca de informações é determinada pela presença de ruído no canal. A principal fonte de ruído - Ruído Gaussiano Branco Aditivo (AWGN), sendo de natureza aleatória, pode ser caracterizada usando o algoritmo Monte Carlo na simulação de um Sistema de Comunicações.