Pytanie:
Dlaczego zamiast terminu „symulacja losowa” używa się terminu „symulacja Monte Carlo”?
SpaceMonkey
2017-12-28 02:23:14 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Zawsze czytam / słyszę symulacje „Monte Carlo”.Wcześniej wykonywałem symulacje "Monte Carlo", aby obliczyć szanse w niektórych grach hazardowych w ramach mojej pracy i było to po prostu użycie RNG do symulacji losowych wyników (automaty do gry wirujące koła) i budowanie na ich podstawie, aby uzyskać finałwynik gry, powtórz i uzyskaj szacunkowy średni wynik.
Każdy zrobiłby to, nawet nie wiedząc, że to, co robi, nazywa się „Monte Carlo” X.

Moje pytanie brzmi: czy istnieje jakiś powód, aby nazwać symulację losową symulacją „Monte Carlo”, inną niż brzmiąca wyrafinowanie / sprytnie?Jakieś techniczne / uzasadnione powody?

EDYTUJ: Sugeruję, aby ludzie przeczytali odpowiedzi na to pytanie.Reprezentuje to, o co chciałem lepiej zapytać.Próbowałem dowiedzieć się, czy istnieją techniczne powody, aby odróżnić symulację „Monte Carlo” od symulacji „losowej”, pomijając jakiekolwiek przyczyny historyczne.

zobacz historię tutaj: https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method#History
Domyślam się, że użycie „Monte Carlo” daje poinformowanym czytelnikom, że pod motywacjami mówiącego były jakieś statystyki?„Symulacja losowa” może oznaczać wiele rzeczy dla statystyki, jeśli nie jest jasno zdefiniowana.
Na marginesie: w algorytmach randomizowanych istnieją dwie klasy algorytmów Monte Carlo i Las Vegas, więc nazwa służy jako rozróżnienie.(@Anyone, możesz włączyć to do odpowiedzi, jeśli masz taką ochotę)
* A * sumowanie losowe jest nieprecyzyjne.Mogę sobie wyobrazić kilka rzeczy, które można by opisać jako „symulację losową”.Ale * metoda „Monte Carlo” jest dokładnie jedną z metod, która jest ostro zdefiniowana.Tak więc precyzja jest odpowiedzią.To nazwa uznanej metody.Jeśli chcesz odwołać się do tej metody i * chcesz *, aby była łatwa do zrozumienia, odwołaj się do niej używając ustalonego terminu, nie twórz własnych terminów, które mogą być mylące.Zastąp „losową symulację” „metodą Frobnication”, a następnie przedstaw swoje uzasadnienie, dlaczego tak powinno być nazywane.Jeśli nie możesz, trzymaj się Monte Carlo.
Czy w świetle Twojej zmiany pytanie, do którego teraz się odnosisz, nie jest dokładnym duplikatem?Czym różni się od tego twoje pytanie?
@whuber to jest duplikat, zgadzam się.To drugie pytanie jest teraz na pasku bocznym jako „połączone”.Myślę, że tytuł mojego pytania jest prawdopodobnie łatwiejszy do wyszukania / znalezienia.
Pięć odpowiedzi:
Stephan Kolassa
2017-12-28 03:13:41 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Nicholas Metropolis twierdził w 1987 roku, że

To było na tym czas, kiedy zasugerowałem oczywistą nazwę dla metody statystycznej - sugestia nie bez związku z faktem, że Stan [islaw Ulam] miał wujek, który pożyczał pieniądze od krewnych, bo „musiał po prostu pojechać do Monte Carlo. ”

„Monte Carlo” odnosi się do tytułowego kasyna w Monako. Oczywiście, jak zauważyłeś, kasyna mają połączenie z generowaniem liczb losowych. (Oraz - potencjalnie zgubne - wynika z generowania wielu liczb losowych.)

To nazewnictwo należy rozpatrywać w kontekście grupy fizyków i matematyków, którzy bawią się grą w pokera na małe stawki. Podobnie Stanisław Ulam napisał w swoich wspomnieniach, że

Metropolis opisał kiedyś, jak wielkim triumfem było wygranie dziesięciu dolarów od Johna von Neumanna, autora słynnego traktatu o teorii gier. Następnie kupił swoją książkę za pięć dolarów i wkleił pozostałe pięć wewnątrz okładki jako symbol swojego zwycięstwa.

To może dać ci wyobrażenie o środowisku intelektualnym, w którym rodzą się terminy techniczne wzorowane na miejscach hazardu.

Edytuj: pytasz

Czy jest jakiś powód, aby nazwać symulację losową symulacją „Monte Carlo” inną niż brzmiąca wyrafinowanie / sprytnie?

Nie widzę ani nie znam żadnego innego powodu niż jest to powszechnie przyjęty termin dla losowej symulacji. Może to nie jest powód „techniczny”, ale powiedziałbym, że użycie akceptowanego terminu dla kwestii technicznej jest wystarczającym powodem, aby zminimalizować nieporozumienia.

Nie pytałem o historyczny powód, dla którego tak naprawdę nazywa się Monte Carlo, ale i tak dziękuję
@Spacemonkey Co jest w nazwie?To, co nazywamy Monte Carlo, pod inną nazwą byłoby tak samo przypadkowe.
Potem źle zrozumiałem, przepraszam.Pójdę z [komentarzem @Nij's] (https://stats.stackexchange.com/questions/320568/why-is-the-term-monte-carlo-simulation-used-instead-of-random-simulation/320573#komentarz608687_320579): powodem używania ustalonego terminu zamiast jakiegoś innego jest to, że ludzie rozumieją, o czym mówisz.O wiele łatwiejsze niż próba ustalenia własnej nomenklatury.
@StephanKolassa Czy mógłbyś również odpowiedzieć na ostatnie pytanie, * „czy istnieje jakiś powód, aby nazwać losową symulację symulacją„ Monte Carlo ”** inną ** niż wyrafinowana / sprytna?
@AdamDavis fakt, że jest to dobrze zrozumiały termin * jest * uzasadnionym powodem.Fakt, że jest to termin, który powoduje najmniejsze zamieszanie, można również rozumieć jako powód techniczny.To jest oficjalna nazwa tej techniki i to wszystko.To tak, jakby zapytać, czy nazywanie cię Adamem ma jakikolwiek inny powód niż brzmiące biblijnie, jakby to, że tak się nazywasz, nie miało znaczenia.
@Mołot Jeśli to jest odpowiedź Stephena na ostatnie pytanie, mam nadzieję, że rozważy włączenie jej do swojej odpowiedzi.W obecnym brzmieniu ta odpowiedź ledwie odpowiada tytułowi pytania, ale tak naprawdę nie wyjaśnia, dlaczego miałbyś użyć „Monte Carlo” zamiast „Losowej symulacji”.Inne odpowiedzi twierdzą, że „Monte Carlo” jest szczególnym rodzajem „Losowej symulacji”, ale wydaje się, że ta odpowiedź zgadza się z PO, że nie ma żadnej różnicy i że jedynym powodem użycia „Monte Carlo” są względy historyczne.Czy istnieje powód poza historycznym?Jeśli nie, to w porządku.Potwierdź to.
Space, twój sprzeciw jest zagadkowy.Powody historyczne są doskonałym wyjaśnieniem terminologii (często są też interesujące, autorytatywne i przekonujące).W końcu zadajesz sobie pytanie: „czy istnieje jakiś powód, aby nazwać symulację losową symulacją„ Monte Carlo ”.
@AdamDavis: Zredagowałem swoją odpowiedź, aby podkreślić, że rzeczywiście zgadzam się z uhoh, Mołot, whuber, Nij i prawdopodobnie czyhającymi na innych, co do zasadności używania powszechnie przyjętych terminów.
@whuber hej, dzięki za odpowiedź.Cieszę się, że udało mi się zaangażować najlepszych ludzi na stronie :) w każdym razie powinienem lepiej sformułować swoje pytanie, chciałem wiedzieć, czy istnieją techniczne powody, aby odróżnić losową symulację od symulacji Monte Carlo, nie biorąc pod uwagęwszelkie tło historyczne dotyczące samej nazwy „Monte Carlo”.Nie obchodzi mnie nazwa, zastanawiałem się, czy oznacza cokolwiek innego niż „losowa symulacja w celu oszacowania oczekiwanej wydajności”
Wyjaśnienie jest mile widziane.Ale czy na to pytanie nie udzielono już odpowiedzi w [wątku, do którego odnosisz się w swojej edycji] (https://stats.stackexchange.com/questions/126904/are-all-simulation-methods-some-form-of-monte-carlo / 126914)?
Jack Meister
2017-12-28 10:45:11 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Czasami słyszałem o ludziach, którzy rozróżniają algorytmy Monte Carlo od algorytmów Las Vegas.W przeciwieństwie do algorytmu Monte Carlo - który zawsze się kończy, ale może dać szalenie niedokładne wyniki - algorytm Las Vegas ma szansę działać przez dowolnie długi czas, ale zawsze daje dokładne wyniki.Podejrzewam, że większość ludzi nie dokonuje tego rozróżnienia często, ponieważ (jak zauważyłeś) większość ludzi używa zamiennie „Monte Carlo” i „przypadkowo”.(Wikipedia podaje, że istnieją również algorytmy Atlantic City, ale nigdy nie słyszałem o tym terminie do tej pory).

To nie dotyczy terminu Monte Carlo.Podobnie jak Las Vegas i Atlantic City, Monte Carlo jest słynnym miejscem hazardu, a ponieważ hazard wiąże się z przypadkiem, a losowe generowanie liczb odbywa się przez przypadek, to było połączenie.Nazywa się to również symulacją.
Kwestia terminacji wskazuje, że w ogóle nie piszesz o statystycznym znaczeniu symulacji Monte Carlo: masz na myśli pewien (niedeterministyczny) algorytm.Chociaż mają wspólną nazwę i przypadkowość w ich implementacji, są to odrębne pomysły z różnymi zastosowaniami.
@whuber: Rozumiem, co masz na myśli.Rozważmy algorytm „rozmytego sortowania”, który po prostu uruchamia losowe szybkie sortowanie w 10 krokach.Z mojej definicji byłby to algorytm Monte Carlo, ale nie byłaby to * symulacja * Monte Carlo (jak dotyczy pytania), ponieważ nie ma symulowanego modelu.
Adam Davis
2017-12-28 17:21:34 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Istnieją symulacje inne niż Monte Carlo:

Zasadniczo wszystkie metody Monte Carlo wykorzystują (słabe) prawo dużych liczb: średnia jest zbieżna z oczekiwaniami.

Następnie są metody quasi Monte Carlo. Są one symulowane z kompromisem liczb losowych i równomiernie rozmieszczonych siatek, aby uzyskać szybszą zbieżność.

Symulacje, które nie są metodą Monte Carlo, to np. stosowany w obliczeniowej dynamice płynów. Łatwo jest modelować dynamikę płynów w „skali mikro” pojedynczych porcji płynu. Te części mają początkową prędkość, ciśnienie i rozmiar i są pod wpływem sił z sąsiednich części lub ciał stałych. Symulacje obliczają całe zachowanie płynu poprzez obliczenie wszystkich porcji i ich interakcji. Robienie tego efektywnie sprawia, że ​​jest to nauka. Nie są tam potrzebne żadne liczby losowe.

W meteorologii lub badaniach klimatu robi się podobnie. Ale teraz początkowe wartości nie są dokładnie znane: masz dane meteorologiczne tylko w niektórych punktach, w których zostały zmierzone. Trzeba odgadnąć wiele danych.

Ponadto oczekuje się, że symulacje Monte Carlo pomogą badaczom uzyskać wyniki bliskie rzeczywistości, są to losowe symulacje mające naśladować rzeczywistość. Jeśli twoja losowa symulacja nie ma nic wspólnego z rzeczywistością lub przewidywaniem jakiegoś rzeczywistego zdarzenia, nie byłoby poprawne nazywanie jej symulacją losową symulacją Monte Carlo.

IMHO twoja odpowiedź, odpowiedź Jacka Meistera i odpowiedzi w pytaniu, które lubisz, takie jak odpowiedź @Tim,, są jak dotąd najlepsze
Mark L. Stone
2017-12-28 03:33:50 UTC
view on stackexchange narkive permalink

O historii nazwiska Monte Carlo możesz przeczytać w innych odpowiedziach i komentarzach.Więc ta odpowiedź zapewni komplementarną perspektywę.

W wyrafinowanej firmie nazywa się to symulacją stochastyczną.Zobacz na przykład książkę „Stochastic Simulation: Algorithms and Analysis”, Asmussen i Glynn. http://www.springer.com/us/book/9780387306797.

Symulacja Monte Carlo jest terminem raczej kiepskim (przepraszam za snobizm).W moim miejscu pracy zwykle odnoszę się do symulacji Monte Carlo, ponieważ wiele osób nie miałoby pojęcia, o czym mówię, gdybym powiedział o symulacji stochastycznej.Zwykle nie znajduję się tam w ekskluzywnym towarzystwie, ha ha.

Zastanawiam się, z jakimi ludźmi chciałbyś się spotykać, jeśli nie uważasz, że tacy jak Neumann, Metropolis czy Ulam są „wyrafinowani”.Świetnie też słyszeć, że tak wysoko oceniasz swoich współpracowników :) W każdym razie nie sądzę, aby twoja odpowiedź cokolwiek dodała do pytania - pytanie dotyczy „dlaczego Monte Carlo zamiast po prostu przypadkowego?”, A Ty po prostu powiedziałeś „Właściwie niektórzy nazywają to symulacją stochastyczną ”.Ciekawe jest, dlaczego X zamiast losowej symulacji, a nie wszystkie inne sposoby nazywanie tego samego.
@Luaan, druga odpowiedź Stephana również nie odpowiada na moje pytanie.Nie pytałem o to, jak powstał ten termin, pytałem, czy jest jakiś prawdziwy powód, aby używać tego terminu, poza tym, że używają go inni ludzie.
@Space małpa Czy można to nazwać symulacją losową zamiast symulacji stochastycznej?Tak.Ale ewoluowała (od nazwiska Von Neuman, Metropolis) od nazywanej symulacją Monte Carlo do nazywanej (w niektórych kręgach akademickich) symulacją stochastyczną.Podobnie procesy stochastyczne można nazwać procesami losowymi, ale często nazywa się je procesami stochastycznymi.Najwyraźniej moja częściowo z przymrużeniem oka reakcja była zbyt subtelna, aby niektórzy ludzie mogli ją docenić. „Wyrafinowana” firma to pewne kręgi akademickie, ale poza nimi zasada hoi polloi i właśnie tam zwykle jestem.
Jedynym powodem używania jakiejkolwiek etykiety jest upewnienie się, że inni ludzie dokładnie wiedzą, o czym mówisz.Wiele osób zna to nazywanie go * symulacją Monte Carlo *, a ponieważ * symulacja losowa * jest niejednoznacznym wyrażeniem (czy jest to przypadkowość w sposobie przeprowadzania symulacji, w jaki sposób wybrano symulację, w jaki sposób uzyskuje się wyniki lub co?)inna opcja jest jasna, ale nie jest zbyt techniczna.Pochodzenie nazwy jest powodem używania tej nazwy w przeciwieństwie do * Atlantic simulation * lub * my backyard simulation * lub innego arbitralnego wyboru.@Spacemonkey
M. Langdon
2017-12-28 23:11:23 UTC
view on stackexchange narkive permalink

To naprawdę dobre pytanie, które sprowokowało kilka dobrych odpowiedzi. Dodam to, ponieważ też się nad tym zastanawiałem i wierzę, że metoda Monte Carlo była używana i stała się popularna, ponieważ proces stosowany w kasynach hazardowych oraz proces szacowania statystycznego mają specyficzne, podobne cechy. Metody wykorzystują przypadkowość, ale same w sobie nie są przypadkowe, jak naukowcy zwykle używają tego terminu. (Np. „Spodziewałem się zobaczyć jakieś dowody xxxxxx, ale wyniki wyglądają zupełnie przypadkowo”). Zarówno operatorzy kasyn Monte Carlo, jak i ci, którzy stosują techniki statystyczne, szukają konkretnego wyniku i używają podobnych metod, aby osiągnąć pożądany rezultat. Losowość zazwyczaj nie oznacza oczywistego wzorca lub nieprzewidywalności.

Metody stosowane przez kasyna hazardowe są bardzo dobrze przemyślane. Ustalono nieprzewidywalność konkretnego wyniku określonych wydarzeń (w przeciwnym razie nie byłby to hazard, prawda?), Ale charakter i rozkład zakresu wyników są w pełni zrozumiałe - i ten kluczowy fakt, zarówno w grach kasynowych, jak i wykorzystanie technik estymacji statystycznej - robi różnicę.

Przykład: koło ruletki Monte Carlo będzie miało od 1 do 18 numerów w jednym kolorze i od 19 do 36 w innym, jeśli dobrze pamiętam, więc czerwone i czarne mają równe prawdopodobieństwo wystąpienia. Możesz postawić konkretny numer lub po prostu postawić na pojawienie się czerwonego lub czarnego. Gracze grają przeciwko sobie za swoje pieniądze. W jaki sposób operator kasyna zarabia na tym?

Koło ma pozycję „0”, a jeśli kulka tam wyląduje, operator kasyna wygrywa wszystkie zakłady - wygrywa kasyno. Za każdym razem, gdy kulka spadnie na zero, dom wygrywa. Tak więc każda próba - każdy obrót kołem - ma losowy wynik, ale dom ma (zakładając, że koło nie jest ustawione, powiedzmy przez umieszczenie małego magnesu pod numerem „0”), wtedy dom nadal może się spodziewać - włączony średnia - usuń wszystkie zakłady ze stołu z prawdopodobieństwem 1/37 (lub 0,027027). A jeśli dom chce poprawić swój wynik? Może dodać drugą liczbę do koła - zazwyczaj „00” lub podwójne zero. Teraz prawdopodobieństwo, że kasyno wygra, jest prawie (ale nie do końca) podwojone, do 2/38 (czyli 0,0526316). To ponad 5%, czyli poważne podejście. Załóżmy, że średnia kwota pieniędzy obstawiana przy stole każdego wieczoru przez graczy o wysokich stawkach to 170 000 $. Przy jednym zerze można oczekiwać, że dom przyniesie 170000 * 0,027027 = 4594,59 USD, ale po dodaniu dodatkowego zera oczekiwana wielkość domu to 170000 * 0,0526316 = 8947,37 USD.

Widzisz, kwota, którą grasz każdej nocy będzie losowa. Nie będziemy wiedzieć, co to będzie. Ale zakładając, że koło jest uczciwe i prawdziwe (a sprytni gracze zawsze obserwują, czy gra jest „sfałszowana” - tak jak detektywi zawsze obserwują, czy gracze oszukują), możemy powiedzieć z niemal pewnością, że dodając dodatkowe zero do koła, kasyno może prawie podwoić swoją wartość z gry w ruletkę. Jeśli operatorzy kasyna mogą dodać to dodatkowe zero do koła i nie odstraszać graczy i zmniejszyć dzienną kwotę zakładu, zrobią to. Korzystając tylko z prostego prawdopodobieństwa, można przewidzieć poprawę w przyjmowaniu gotówki. Jeśli operator kasyna doda darmowe napoje, aby przyciągnąć więcej graczy, koszt takich dodatkowych atrakcji można odjąć od oczekiwanego ulepszonego ujęcia. Możliwe, że dodanie dodatkowego podwójnego zera do koła i dodanie darmowego alkoholu może poprawić przepływ zakładów. Jako operator kasyna przeprowadziłbyś kilka eksperymentów i ocenił wyniki. A ponieważ proces ten wypełnia twoją kieszeń pieniędzmi, jesteś gotów skupić się na tym, jak to działa, zwracając szczególną uwagę na szczegóły.

I na koniec jest to kluczowa kwestia. Chociaż stosuje się przypadkowość, działanie każdego kasyna jest bardzo biznesem wymagającym analizy, w którym techniki statystyczne i zrozumienie prawdopodobieństwa są kluczem do uzyskania pomyślnego wyniku. Operatorzy kasyn znają oczekiwany wynik w każdej grze, którą oferują, a ponieważ losowość jest ograniczona do działań w ramach znanego rozkładu możliwych wyników, można dość dokładnie oszacować oczekiwaną wielkość gotówki w każdej grze. W ten sposób łapie się oszustów. Jedna konkretna gra bardzo różni się od oczekiwanego wyniku, prawda? Jako operator kasyna, wiesz , że coś jest nie tak.

Metody Monte Carlo, czyli techniki estymacji statystycznej i probabilistycznej, mogą być bardzo skuteczne w przewidywaniu wyników procesów, w których znany jest rozkład możliwych wyników.A jeśli którakolwiek ze stron może uzyskać „przewagę” lub przesunąć rozkład losowych wyników w taki sposób, aby nawet nieznacznie zmienić długoterminową oczekiwaną wartość wyniku, taka „przewaga” może spowodować, operator kasyna), bardzo bogaty.

Metody Monte Carlo wykorzystują losowość, ale metody - i wyniki, które mogą zapewnić - wcale nie są losowe.Same metody mogą być równie dobrze zaprojektowane i precyzyjnie dostrojone, jak silniki samochodów Porsche na parkingach w kasynie.I dlatego ten termin jest używany.

po prostu dodając tutaj coś: „skuteczne w przewidywaniu wyników procesów, w których rozkład możliwych wyników jest znany”, to nieprawda, ponieważ gdyby rozkład był już znany, nie potrzebowałbyś oszacowania wyniku, obliczyłbyśdokładnie (co zrobiliśmy + wykorzystaliśmy symulację do weryfikacji modelu).Symulacja daje ci rozkład, a także oczekiwane wyniki (z przedziałem ufności), wszystko czego potrzebujesz to mechanika gry.
Dane wejściowe są znane, ale jak zauważa Space Monkey, wyniki nie są.Czasami Monte Carlo było używane do „potwierdzania” przypuszczeń.


To pytanie i odpowiedź zostało automatycznie przetłumaczone z języka angielskiego.Oryginalna treść jest dostępna na stackexchange, za co dziękujemy za licencję cc by-sa 3.0, w ramach której jest rozpowszechniana.
Loading...