¿dónde se utiliza el metodo montecarlo?
Fundamentos de monte carlo sim
ResumenAntecedentesEl uso del método de Monte Carlo (MC) en la dosimetría de radioterapia ha aumentado casi exponencialmente en las últimas décadas. Su uso generalizado en este campo ha convertido esta técnica de simulación por ordenador en una herramienta común para los cálculos dosimétricos de referencia y de planificación del tratamiento.MétodosEn este trabajo se revisan los diferentes cálculos MC realizados sobre cantidades dosimétricas, como los ratios de potencia de parada y los factores de corrección de perturbaciones requeridos para la dosimetría de la cámara de ionización de referencia, así como las simulaciones MC totalmente realistas disponibles actualmente en aceleradores clínicos, detectores y planificación del tratamiento de pacientes. ConclusionesSe plantean cuestiones que incluyen la necesidad de consistencia en los datos a lo largo de toda la cadena dosimétrica en la dosimetría de referencia, y cómo la teoría de Bragg-Gray se rompe para campos de fotones pequeños. Ambos aspectos son menos críticos para las aplicaciones de planificación del tratamiento de MC, pero hay limitaciones importantes como la caracterización de los tejidos y su variabilidad de paciente a paciente, que junto con la conversión entre dosis-agua y dosis-tejido, se analizan en detalle. Aunque estas limitaciones son comunes a todos los métodos y algoritmos utilizados en los distintos tipos de sistemas de planificación del tratamiento, hacen que las incertidumbres que conlleva la planificación del tratamiento MC sigan siendo «inciertas».
Desventajas de la simulación de monte carlo
Los métodos de Monte Carlo, o experimentos de Monte Carlo, son una amplia clase de algoritmos computacionales que se basan en el muestreo aleatorio repetido para obtener resultados numéricos. El concepto subyacente es utilizar la aleatoriedad para resolver problemas que en principio podrían ser deterministas. Suelen utilizarse en problemas físicos y matemáticos y son muy útiles cuando es difícil o imposible utilizar otros enfoques. Los métodos de Montecarlo se utilizan principalmente en tres clases de problemas:[1] la optimización, la integración numérica y la generación de extracciones de una distribución de probabilidad.
En los problemas relacionados con la física, los métodos de Montecarlo son útiles para simular sistemas con muchos grados de libertad acoplados, como los fluidos, los materiales desordenados, los sólidos fuertemente acoplados y las estructuras celulares (véase el modelo celular de Potts, los sistemas de partículas que interactúan, los procesos de McKean-Vlasov y los modelos cinéticos de gases).
Otros ejemplos incluyen la modelización de fenómenos con una incertidumbre significativa en las entradas, como el cálculo del riesgo en los negocios y, en matemáticas, la evaluación de integrales definidas multidimensionales con condiciones de contorno complicadas. En la aplicación a problemas de ingeniería de sistemas (espacio, exploración petrolífera, diseño de aeronaves, etc.), las predicciones de fallos, sobrecostes y retrasos basadas en Monte Carlo son habitualmente mejores que la intuición humana o los métodos «blandos» alternativos[2].
Método de montecarlo python
La simulación de Montecarlo, también conocida como método de Montecarlo o simulación de probabilidad múltiple, es una técnica matemática que se utiliza para estimar los posibles resultados de un evento incierto. El método de Montecarlo fue inventado por John von Neumann y Stanislaw Ulam durante la Segunda Guerra Mundial para mejorar la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Su nombre proviene de una conocida ciudad de casinos, llamada Mónaco, ya que el elemento de azar es el núcleo del enfoque de modelización, similar al juego de la ruleta.
Desde su introducción, las simulaciones de Montecarlo han evaluado el impacto del riesgo en muchos escenarios de la vida real, como en la inteligencia artificial, los precios de las acciones, la previsión de ventas, la gestión de proyectos y la fijación de precios. También ofrecen una serie de ventajas sobre los modelos predictivos con entradas fijas, como la posibilidad de realizar análisis de sensibilidad o calcular la correlación de las entradas. El análisis de sensibilidad permite a los responsables de la toma de decisiones ver el impacto de las entradas individuales en un resultado determinado y la correlación les permite entender las relaciones entre cualquier variable de entrada.
Muestreo de montecarlo
Los métodos de Montecarlo se definen a grandes rasgos como un enfoque estadístico para proporcionar soluciones aproximadas a problemas de optimización o simulación matemáticamente complejos mediante el uso de secuencias aleatorias de números. Las dos principales ventajas de los métodos de Montecarlo son quizá que el concepto es relativamente sencillo y fácil de utilizar, y que el mismo método tiene una base sólida. La ley de los grandes números garantiza que la solución de Montecarlo converge asintóticamente a la verdadera solución de un problema y, desde su primera formulación por Metrópolis y Ulam (1949), los métodos de Montecarlo han visto una amplia aplicación en muchas disciplinas científicas y de ingeniería.
Anane, E., Barz, T., Sin, G., Gernaey, K. V., Neubauer, P., y Bournazou, M. N. C. (2019). Incertidumbre de salida de los modelos de crecimiento dinámico: efecto de las estimaciones inciertas de los parámetros en la fiabilidad del modelo. Biochem. Eng. J. 150:107247. doi: 10.1016/j.bej.2019.107247
Frutiger, J., Bell, I., O’Connell, J. P., Kroenlein, K., Abildskov, J., y Sin, G. (2017). Evaluación de la incertidumbre de las ecuaciones de estado con aplicación a un ciclo Rankine orgánico. Mol. Phys. 115, 1225-1244. doi: 10.1080/00268976.2016.1275856
