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By Thomas Konert, Achim Schmidt

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Bei den numerischen Verfahren der stochastischen Simulation werden die erwarteten Streuungen der Eingangsparameter berücksichtigt. 3 Monte-Carlo-Methode Worum geht es? Die Monte-Carlo-Methode ist ein stochastisches Simula­ tionsverfahren, das auf Erkenntnissen der Wahrscheinlich- Design 37 keitstheorie und Statistik beruht. Monte-Carlo-Simulationen werden auf der Basis sehr häufig durchgeführter Zufalls­ ergebnisse erstellt. Was bringt es? Die Monte-Carlo-Simulation erlaubt eine Bewertung der Robustheit eines Produktes oder Prozesses unter Berücksichtigung der natürlichen Streuung.

Monte-Carlo-Simulationen werden auf der Basis sehr häufig durchgeführter Zufalls­ ergebnisse erstellt. Was bringt es? Die Monte-Carlo-Simulation erlaubt eine Bewertung der Robustheit eines Produktes oder Prozesses unter Berücksichtigung der natürlichen Streuung. Wie gehe ich vor?  Es wird ein stochastisches Modell erstellt, das das Problem genügend gut beschreibt.  Anschließend erfolgt eine Simulation durch Generierung einer Folge von Zufallszahlen, deren statistische Verteilung die reale Situation möglichst realistisch beschreibt.

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