시뮬레이션은 시뮬레이션 한번을 하기 위한 수를 확률 분포로부터 임의적으로 선택 하는 표본추출(sampling) 기법 중의 하나이다. 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)이라고도 한다. 몬테카를로 분석의 목적은 확률분포 P(X)로부터 표본을 추출하여 확률변수를 생 성하는 것이다.
여기서 몬테카를
시뮬레이션
-주어진 입력변수에 대한 결과가 항상 동일하도록 각각의 작용, 값, 사건 등에 대한 입력 변수와 출력 결과간에 고정된 관계가 주어지는 모의 실험이다
◎확률적 시뮬레이션
-알고리즘 및 방법은 초기에는 복잡한 반응 속도론과 다수 관련된 화학 반응을 분석하기 위해 개발되었고 확률적
제1장 결정적 시뮬레이션
1. 시뮬레이션 개념
1) 시뮬레이션의 활용 예
① DRIVING 시뮬레이션 : 실내에서 운전연습을 할 수 있다.
② 사이버 모델하우스: 앞으로 채워질 주거공간을 미리 체험해 본다.
③ 의료영상 시뮬레이션 : 보다 정확한 의료진단을 위해 적용 되고 있다.
④ 시뮬레이션 게임 : 상
제1장 결정적 시뮬레이션
1. 시뮬레이션 개념
1) 시뮬레이션의 활용 예
① DRIVING 시뮬레이션 : 실내에서 운전연습을 할 수 있다.
② 사이버 모델하우스: 앞으로 채워질 주거공간을 미리 체험해 본다.
③ 의료영상 시뮬레이션 : 보다 정확한 의료진단을 위해 적용 되고 있다.
④ 시뮬레이션 게임 : 상
변수를 통해 표현하는 것이 아니라 에너지수급 과정을 묘사하는 행태나 기술을 세부적으로 묘사한다는 점이다. 상향모형의 범주에 속하는 모형들 간에도 상당한 방법론의 차이를 보이기도 한다. 상향모형에서 흔히 사용되는 방법론은 시뮬레이션기법, 균형기법 그리고 최적화기법 등이며 각 모형은