什么是蒙特卡洛模拟？
蒙特卡洛模拟是一种用于执行敏感度分析的方法，即研究模型如何响应随机生成的输入。它通常涉及一个三步过程：
- 随机生成“N”个输入（有时称为场景）。
- 对“N”个输入中的每一个输入运行一次模拟。模拟在待分析系统的计算机化模型上运行。
- 聚合和评估模拟的输出。常见的衡量标准包括输出的平均值、输出值的分布以及最小或最大输出值。
使用蒙特卡洛模拟分析的系统包括金融、物理和数学模型。由于模拟彼此独立，蒙特卡洛模拟非常适合并行计算方法，这可以显著减少执行计算所需的时间。
在 MATLAB 中使用蒙特卡洛模拟
使用 MATLAB® 提供的函数，例如 uss 和 simsd，您可以构建蒙特卡洛模拟模型并运行相应的模拟。MATLAB 可用于金融建模、天气预报、运营分析以及许多其他应用。
在金融建模中，蒙特卡洛模拟为下列各项提供信息：价格、利率和经济预测；风险管理；以及压力测试。Financial Toolbox™ 提供用于构建和评估随机模型的随机微分方程工具。Risk Management Toolbox™ 便于进行信用模拟，包括应用 copula 模型。
为了更好地控制输入生成，Statistics and Machine Learning Toolbox™ 提供了多种概率分布，可用于生成连续输入和离散输入。
在 Simulink 中使用蒙特卡洛模拟
您可以在 Simulink® 中对多域系统进行建模和模拟，以表示控制器、电机、增益和其他组件。这些复杂系统的设计和测试涉及多个步骤，包括识别哪些模型参数对需求和行为影响最大、记录和分析模拟数据以及验证系统设计。
蒙特卡洛模拟支持您运行参数扫描、探索设计空间、检验多种场景以及使用这些模拟的结果通过统计分析指导设计过程，从而帮助您增强对设计的信心。Simulink Design Optimization™ 提供交互式工具来执行此敏感度分析并影响您的 Simulink 模型设计。
并行运行蒙特卡洛模拟
为了提高蒙特卡洛模拟的性能，您可以使用 Parallel Computing Toolbox™ 和 MATLAB Parallel Server™ 将计算分发到多个核上并行运行。
