Monte-Carlo-Methoden
Monte-Carlo-Methoden sind rechnergestützte Algorithmen, die wiederholte Zufallsstichproben verwenden, um komplexe, oft deterministische Probleme zu lösen. Sie werden häufig in den Bereichen Finanzen, Ingenieurwesen, KI und mehr eingesetzt und ermöglichen die Modellierung von Unsicherheiten, Optimierung und Risikobewertung durch die Simulation zahlreicher Szenarien und die Analyse probabilistischer Ergebnisse.
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