몬테카를로 알고리즘
Warning
1년 이상 지난 글입니다. 정보가 오래되었을 수 있습니다.
몬테카를로 알고리즘은 무작위 샘플링을 사용하여 복잡한 문제에 대한 대략적인 해를 구하는 확률적 방법이다. 몬테카를로 카지노에서와 같이 무작위성 개념에서 영감을 얻은 이 방법은, 수많은 무작위 시뮬레이션을 수행하여 원하는 결과를 추정한다. 예를 들어 π의 값을 추정하기 위해 정사각형 안에 원이 있는 다트를 무작위로 던진다고 상상할 수 있다. 총 던진 다트 수와 비교하여 원 안에 들어간 다트의 비율을 통해 π를 추정할 수 있다. 몬테카를로는 금융, 물리학, 게임 이론, 그래픽 등 다양한 분야에서 사용되며, 기존 방법으로는 한계가 있는 복잡한 시스템과 고차원 공간도 다룰 수 있다. 하지만 일반적으로 정확도가 느리게 향상되므로 더 정밀한 결과를 얻으려면 더 많은 샘플이 필요하다.
흥미로운 점은, 몬테카를로 알고리즘은 추산치를 구하는 시간은 매우 빠르지만 아주 낮은 확률로 크게 값이 틀린다는 것이다. 즉 빠른 시간을 약속 받는 대신 정확도에 리스크를 거는 것이다. 계산 이론에서 흥미로운 점이 아닐 수 없다.