Monte Carlo methods, or Monte Carlo experiments, are a broad class of computational algorithms that rely on repeated random sampling to obtain numerical results. The underlying concept is to use randomness to solve problems that might be deterministic in principle. They are often used in physical and mathematical problems and are most useful when it is difficult or impossible to use other approaches. Monte Carlo methods are mainly used in three problem classes: optimization, numerical integration, and generating draws from a probability distribution. In physics-related problems, Monte Carlo methods are useful for simulating systems with many coupled degrees of freedom, such as fluids, disordered materials, strongly coupled solids, and cellular structures (see cellular Potts model, interacting particle systems, McKean–Vlasov processes, kinetic models of gases). Other examples include modeling phenomena with significant uncertainty in inputs such as the calculation of risk in business and, in mathematics, evaluation of multidimensional definite integrals with complic
Los métodos de Monte Carlo, o experimentos de Monte Carlo, son una amplia clase de algoritmos computacionales que se basan en muestras aleatorias repetidas para obtener resultados numéricos. El concepto subyacente es utilizar la aleatoriedad para resolver problemas que podrían ser deterministas en principio. A menudo se utilizan en problemas físicos y matemáticos y son más útiles cuando es difícil o imposible utilizar otros enfoques. Los métodos de Monte Carlo se utilizan principalmente en tres clases de problemas: optimización, integración numérica y generando trazas de una distribución de probabilidad. En problemas relacionados con la física, los métodos de Monte Carlo son útiles para simular sistemas con muchos grados de libertad, tales como fluidos, materiales desordenados, sólidos fuertemente acoplados y estructuras celulares (véase modelo celular Potts, sistemas de partículas que interactúan, procesos de McKean-Vlasov, modelos cinéticos de gases). Otros ejemplos incluyen el modelado de fenómenos con una incapacidad significativa en materias tales como el cálculo de riesgos complejos, en