몬테카를로 시뮬레이션이란? 반도체, 인공지능에서.

연구를 거듭 할 수록 오히려 모든 것들을 수식 하나로 완벽히 매칭 시킬 수 없고, 이론 -> 실험 -> 분석 -> 교정 -> 이론 -> 실험 -> 분석... 이런 과정을 반복하게 되고, 결국 통계적으로 결론을 만들게 됩니다.

반도체와 인공지능에서 많이 쓰는 방식이기도 합니다. 몬테카를로 방법의 유래 몬테카를로 기법은 그 이름에서 알 수 있듯이 유명한 도박의 도시 몬테카를로에서 유래했습니다.

제2차 세계대전 당시 미국의 맨해튼 프로젝트에 참여했던 폰 노이만(John von Neumann)과 수학자 스타니스와프 울람(Stanislaw Ulam)이 핵물리학의 복잡한 문제를 풀기 위해 무작위 샘플링과 확률론적 접근 방식을 도입하면서 시작되었습니다. 이 기법에 몬테카를로라는 이름을 붙였는데, 이는 도박에서의 우연성과 무작위성이 이 기법의 핵심이기 때문입니다.

이후 몬테카를로 방법은 물리학뿐만 아니라 다양한 분야에서 널리 사용되는 문제 해결 도구가 되었습니다. https://aws.amazon...