статистическое моделирование
Автор Alexgrand задал вопрос в разделе Наука, Техника, Языки
В чём отличие статистического моделирования от имитационного? и получил лучший ответ
Ответ от Аркадий Усманов[гуру]
Не совсем правильно.
Имитационное моделирование, это когда осуществляется имитация объекта, процесса или явления (в формулах, на компьютере, на построенной модели).
Применяется тогда когда нельзя или сложно провести сам процесс.
Например, взрыв ядерной бомбы был впервые с имитирован численно группой под руководством Курчатова.
Статистическое моделирование - это когда объект (как правило, уже абстрактный - например, интеграл или решение уравнения) моделируется при помощи ряда статистических испытаний.
Это как правило и есть метод Монте-Карло. Берется множество испытаний, а потом результаты так или иначе усредняются.
Пример 1. Интеграл функции может быть вычислен как среднее значений функции в случайных точках (Монте-Карло для интегралов)
Пример 2. Решение уравнения может быть получено как усреднение значений некоторого случайного процесса (случайная функция сроится много раз, а потом все реализации усредняются и получается решение уравнения)
имитационное моделирование - моделирование РЕАЛЬНОГО ОБЪЕКТА (понятие основано на переходе от реального объекта к рассматриваемой модели)
Статистическое моделирование - моделирование при помощи СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ (понятие основано на методе исследования)
Разумеется может быть моделирование реального объекта при помощи статистических методов, например, параметры броуновкого движения могут быть смоделированы на компьютере статистическими методами.