「モンテカルロ法」とは、キーワードからわかりやすく解説

 

1. 「モンテカルロ法」とは

モンテカルロ法（Monte Carlo・以下MC法）とは、乱数を活用した数値シミュレーションの手法です。インターネットで「モンテカルロ法」と検索すると多くの文献やHPがヒットしますが、そのほとんどは難解な専門用語と数式が数多く登場して、一般技術者がその内容を理解することは困難と思われます。

 

なぜそのようにMC法の説明は、難しくて分かりにくいのでしょうか。その理由の一つは、MC法がもともと原子物理の分野で提案され、主に理論物理や数学などの理学分野で研究されてきたため、工学分野出身の技術者には馴染みの薄い専門用語や数式が多いからだと筆者は考えます。しかしながらMC法の基本的なアイデアはとても単純で、その本質を理解することは決して難しくありません。特に近年、MC法は数値シミュレーションのツールの一つとしてその有用性が認められ理学、工学だけでなく経済学の幅広い分野にまで適用されるようになってきています。

 

2. 「モンテカルロ法」の今後

MC法を確率論的問題に適用する事例の研究が盛んになっており、特にAI分野で、強化学習やマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC：Markov Chain Monte Carlo）においてMC法を適用する事例が数多く紹介されています。このようにMC法は計算機のパワー向上とともに、複雑な現象の解明に不可欠なツールです。

 

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