ਨਿਊਜ਼ ਅਤੇ ਸੁਸਾਇਟੀਅਰਥ ਵਿਵਸਥਾ

Monte Carlo ਦਾ ਢੰਗ ਕੀ ਹੈ?

Monte Carlo ਵਿਧੀ ਅਧੀਨ ਆਮ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਜਿਸ ਦੇ ਬਦਲੇ ਵਿਚ ਇਕ ਦੀ ਧਾਰਨਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਸੀ ਦੇ ਇੱਕ ਢੰਗ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ "ਕਾਲਾ ਬਾਕਸ."

Monte Carlo ਢੰਗ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਦਾ ਇੱਕ ਐਨਾਲਿਟੀਕਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋ ਮੁਸ਼ਕਲ ਜ ਪੂਰੀ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦ ਖੜ੍ਹਦੇ ਥਿਊਰੀ, ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਖੋਜ, ਆਦਿ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਕਾਰਜ ਦਾ ਅਧਿਐਨ, ਸਾਰ).

ਸਾਨੂੰ ਆਰਥਿਕਤਾ 'ਚ Monte Carlo ਢੰਗ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ.

ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਢੰਗ ਦੀ ਅਰਜ਼ੀ ਥਿਊਰੀ ਖੜ੍ਹਦੇ ਦੇ ਸਕੋਪ ਤੱਕ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ (ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ) 'ਤੇ ਲਾਈਨ ਵਿਚ ਗਾਹਕ ਲਈ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਚਾਹੁੰਦੇ ਲਓ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟੋਰ ਦੇ. ਇਹ ਗਣਨਾ, ਪਹਿਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਸਟੋਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ,, ਖਰੀਦਦਾਰ ਕੋਲ ਪਹੁੰਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਜ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ, ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਲਈ-ਕਹਿੰਦੇ ਵਾਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵੰਡ, ਫਿਰ ਹਰ ਦੋ ਚਰਚ ਖਰੀਦਦਾਰ ਸੁਤੰਤਰ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪਾੜਾ, ਉਪਲੱਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ' ਤੇ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਹਰ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਦੀ ਸੇਵਾ ਵਾਰ ਵੀ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਖਰ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਇਸ ਦੇ ਵੰਡ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਖੋਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਦੋ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਕਾਰਜ ਨੂੰ, ਸਿੱਧਾ ਦਖਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਨੂੰ ਬਣਾਉਦਾ ਹੈ.

ਅਭਿਆਸ ਸ਼ੋਅ, ਅਸਲੀ-ਜੀਵਨ Monte Carlo ਢੰਗ ਨਾਲ, ਸਭ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਤਾਰ ਕਈ ਵਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਇਸੇ ਗੁਣ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ, ਜਦਕਿ ਹੈ. ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇਸ ਕਾਰਜ ਦੀ ਸਾਰੀ ਤਸਵੀਰ ਮੁੜ-ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. ਫਿਰ ਇਸ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਮੁੜ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ, ਹਰ ਵਾਰ ਹਾਲਾਤ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਉਹ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ.

ਇਸੇ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁੜ ਕੇ ਕਈ ਵਾਰ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਟੋਰ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਤਸਵੀਰ ਮੁੜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ Monte Carlo ਢੰਗ ਨੂੰ ਪਾ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ 'ਚ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਸਲੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. ਦੋ ਸਟੋਕਹੇਸਟਿਕ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਉਪਰ ਨੂੰ ਫਿਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਫਾਈਨਲ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਵਿਚ ਆਪਣੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਮੁੜ ਅਸਲੀ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਉਸੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ "ਚਾਲੂ ਕਰੋ" ਜਾਰੀ ਕਰੇਗਾ.

ਇਸ ਲਈ, ਖੋਜ ਲਈ Monte Carlo ਢੰਗ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਬੋਧ ਨੂੰ ਦੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਕਾਰਜ ਦੁਆਰਾ ਨਕਲੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ-ਕਹਿੰਦੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅੰਕੜਾ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ.

ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਸਭ ਆਮ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਚੋਣ ਵਿਧੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਗੀਟੀ. ਪਰ, ਅਮਲ ਵਿਚ, ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੇ ਮੇਜ਼ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਹਿਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਲਈ ਇਸ ਵੇਲੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨੰਬਰ ਜਰਨੇਟਰ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਅਸਲ ਵਿਚ, Monte Carlo ਦਾ ਢੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦੋਨੋ ਆਰਥਿਕਤਾ 'ਚ ਅਤੇ ਹੋਰ ਹਾਰਡ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ ਕਾਫ਼ੀ, ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸੌਖਾ ਹੈ,.

Similar articles

 

 

 

 

Trending Now

 

 

 

 

Newest

Copyright © 2018 pa.atomiyme.com. Theme powered by WordPress.