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• [시리즈] 코딩수학 시리즈 [5]

출판사 리뷰

머리말 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)은 수치 결과를 얻기 위해 반복된 많은 수의 무작위(random) 샘플링에 의존하는 전산 알고리즘의 하나이다. 몬테카를로 시뮬레이션은 자연과학 및 사회과학 문제를 해결하는데 다른 접근법을 사용하기가 힘든 경우나 불가능할 때 사용 될 수 있다. 이 책에서는 몬테카를로 시뮬레이션의 기본 원리와 응용에 대해서 코딩으로 배운다.

몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)은 수치 결과를 얻
기 위해 반복된 많은 수의 무작위(random) 샘플링에 의존하는 전산
알고리즘의 하나이다. 몬테카를로 시뮬레이션은 자연과학 및 사회과
학 문제를 해결하는데 다른 접근법을 사용하기가 힘든 경우나 불가
능할 때 사용 될 수 있다. 이 책에서는 몬테카를로 시뮬레이션의 기
본 원리와 응용에 대해서 코딩으로 배운다.

Chapter 1 확률: 동전던지기 5
동전을 던져보자 7
주사위를 던져보자 10
직접 주사위를 던져보자 11

Chapter 2 옥타브 설치 및 시작 방법 13
옥타브 설치 방법 및 기본 사용법 15
프로그램을 다운받아보자 15
프로그램을 설치해보자 18

Chapter 3 옥타브를 이용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 해보자. 33
몬테카를로 시뮬레이션이란? 35
컴퓨터 주사위 만들기 36
함께 다트를 던져보자 42
겹쳐진 도형의 면적 구하기 48
무작위로 움직이는 체스 말의 위치 찾기 63
1차원 선분 위의 임의의 두 점 사이 거리 문제 71
시뮬레이션 횟수에 따른 결과 값 76
두 점 사이에 거리에 따른 확률 78
2차원 선분 위의 임의의 두 점 사이 거리 문제 79
시뮬레이션 횟수에 따른 결과 값 85
두 점 사이에 거리에 따른 확률 86
3차원 선분 위의 임의의 두 점 사이 거리 문제 87
시뮬레이션 횟수에 따른 결과 값 93
두 점 사이에 거리에 따른 확률 95