statistische Simulation

(Monte-Carlo-Methode) Verfahren, das oft dann angewendet werden kann, wenn mathematische, statistische oder technische Modelle ihrer hohen Komplexität wegen analytisch nicht mehr exakt lösbar sind. Mit Hilfe geeigneter Wahrscheinlichkeitsmodelle werden. "experimentell" brauchbare Näherungslösungen bestimmt. Soll etwa für ein System ein Optimum gefunden werden, so wird unter Verwendung von Zufallszahlen (Zufallszahlentafel) für eine Vielzahl von möglichen Ausprägungen der Systemparameter das Modell durchgespielt. Da statistische Simulationen heute durchweg auf EDV-Anlagen durchgeführt werden, spricht man auch von Computersimulation Simulation). Anwendungsgebiete sind z. B. die Lösung komplizierter Differentialgleichungen und Integrale, Warteschlangenprobleme, Ausfallprozesse komplexer Aggregate und Lagerhaltungsprobleme sowie die Analyse ökonomischer (Welt-) Modelle. Literatur: Bratley, P./Fox, B. L.ISchrage, L. E., A Guide to Simulation, New York u. a. 1983.

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