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simulation)은 주어진 입력변수에 대한 결과가 항상 동일하도록 각각의 작용, 값, 사건 등에 대한 입력 변수와 출력 결과간에 고정된 관계가 주어지는 모의 실험이기 때문에 확실한 값을 구하기 위하여 쓸수 있는 반면에 확률적 시뮬레이션은 주
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시뮬레이션모델은 시스템 변화과정의 인과론적 특징으로 보아 2가지로 나눌 수 있다. 하나는 결정론적 모델이고 하나는 그 변화의 일부 또는 전부를 확률론적으로밖에 기술할 수 없는 불확정모델(확률적 모델, 추측적 모델)이다. 실제로 시스
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출에 의해서 우연결과를 발생시켜 주는데 이용된다. 따라서 몬테카를로 시뮬레이션을 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)이라고도 한다. 우연결과 또는 확률적 결과를 발생시켜 주는데 이용되는 도구로는 주사 위나 룰렛바퀴(roulett whe
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확률적 결과에 따라 승자가 나오게 된다. 1. 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation) 이란? 1
2. 몬테카를로 시뮬레이션 과정 2
(1) 문제정의 2
(2) 확률변수(x)선택 3
(3) 자료수집 3
(4) 확률변수의 확률분포(P(X)) 선택 3
(5) 확률변수의 난수
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시뮬레이션 적용
파괴확률을 구하는 방법으로 모의해석(simulation)에 의한 방법이 있다. 대표적인 방법으로 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 들 수 있다. 몬테카를로 시뮬레이션은 확률변수들의 결합 확률밀도함수를 이용하여 각 확
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