概述#
蒙地卡羅模擬（Monte Carlo Simulation）是一種基於隨機抽樣的計算方法，用來解決那些無法精確計算的問題。它的名字來自摩納哥的賭場之都蒙地卡羅——因為這個方法的核心就是「隨機」。
為什麼需要近似#
有些事物本質上就無法精確描述：
- 圓周率 Pi 是無理數，永遠寫不完
- 天氣的變化涉及無數變數的交互作用
- 股價受到數不清的因素影響，無法精確預測
在這些情境中，我們只能透過近似來理解現實。
蒙地卡羅方法的原理#
- 基於隨機抽樣進行多次模擬試驗
- 利用機率與統計來分析結果
- 試驗次數越多，結果越接近真實值
蒙地卡羅方法的本質是：用大量的隨機實驗來逼近一個無法直接計算的答案。它不追求精確，而是追求「足夠好」的近似。
核心啟示#
模型不等於現實。所有的模型都只是現實的近似。認識到這一點，比追求完美的精確更重要。
如何應用#
- 風險評估：模擬多種可能的情境，而不是只依賴單一預測
- 決策制定：接受不確定性的存在，在「足夠好」的近似基礎上做出決策
- 專案規劃：用多種假設進行模擬，得出可能的時程範圍而非單一估計
「如果我確切知道我要做什麼，那做它還有什麼意義呢？」 —— Pablo Picasso