Die Monte Carlo Simulation ist eine statistische Methode, die verwendet wird, um die Auswirkungen von Unsicherheiten und Variabilitäten in mathematischen Modellen zu analysieren. Sie basiert auf der Erzeugung von Zufallszahlen und der Durchführung von wiederholten Berechnungen, um eine Vielzahl von möglichen Ergebnissen zu simulieren. Hier sind die Hauptanwendungen und Schritte der Monte Carlo Simulation: 1. **Modellierung**: Zunächst wird ein mathematisches Modell des Systems oder Prozesses erstellt, das die relevanten Variablen und deren Beziehungen beschreibt. 2. **Zufallszahlen**: Zufallszahlen werden generiert, um die Unsicherheiten in den Eingangsvariablen zu repräsentieren. Diese Zufallszahlen können aus verschiedenen Verteilungen stammen, wie z.B. der Normalverteilung oder der Uniformverteilung. 3. **Simulation**: Das Modell wird wiederholt mit den generierten Zufallszahlen durchlaufen, um eine Vielzahl von Ergebnissen zu erhalten. Dies geschieht oft Tausende oder Millionen von Malen. 4. **Analyse**: Die gesammelten Ergebnisse werden analysiert, um Wahrscheinlichkeiten, Mittelwerte, Varianzen und andere statistische Kennzahlen zu berechnen. Dies hilft, die Risiken und Chancen des Modells besser zu verstehen. Die Monte Carlo Simulation wird häufig in Bereichen wie Finanzwesen, Ingenieurwesen, Projektmanagement und Risikobewertung eingesetzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Unsicherheiten zu quantifizieren.