Chicos este es el formato de presentacin para el ensayo de toma de decisiones.Tipo de fuente :ArialNumero : 12Interlineado : 1.5Margenes : (2.5) superior , inferior,izquierda y derechaTamao : A4Tiempo de exposicin: 4 minutos mximoMtodo de MontecarloElmtodo de Monte Carlo1es unmtodo no deterministao estadstico numrico, usado para aproximarexpresiones matemticascomplejas y costosas de evaluar con exactitud. El mtodo se llam as en referencia alCasino de Monte Carlo(Principado de Mnaco) por ser la capital del juego de azar, al ser laruletaun generador simple denmeros aleatorios. El nombre y el desarrollo sistemtico de los mtodos de Monte Carlo datan aproximadamente de1944y se mejoraron enormemente con el desarrollo de lacomputadora.El uso de los mtodos de Monte Carlo como herramienta de investigacin, proviene del trabajo realizado en el desarrollo de labomba atmicadurante laSegunda Guerra Mundialen elLaboratorio Nacional de Los lamosenEE. UU.Este trabajo conllevaba la simulacin de problemas probabilsticos dehidrodinmicaconcernientes a ladifusindeneutronesen el material de fisin. Esta difusin posee un comportamiento eminentementealeatorio. En la actualidad es parte fundamental de losalgoritmosdeRaytracingpara la generacin de imgenes 3D.

Monte CarloEn la primera etapa de estas investigaciones,John von NeumannyStanislaw Ulamrefinaron estaruleta rusay los mtodos "de divisin" de tareas. Sin embargo, el desarrollo sistemtico de estas ideas tuvo que esperar al trabajo de Harris yHerman Kahnen1948. Aproximadamente en el mismo ao,Enrico Fermi,Nicholas Metropolisy Ulam obtuvieron estimadores para los valores caractersticos de laecuacin de Schrdingerpara la captura de neutrones a nivel nuclear usando este mtodo.El mtodo de Monte Carlo proporciona soluciones aproximadas a una gran variedad de problemas matemticos posibilitando la realizacin de experimentos con muestreos de nmeros pseudoaleatorios en una computadora. El mtodo es aplicable a cualquier tipo de problema, ya seaestocsticoodeterminista. A diferencia de los mtodos numricos que se basan en evaluaciones en N puntos en un espacio M-dimensional para producir una solucin aproximada, el mtodo de Monte Carlo tiene un error absoluto de la estimacin que decrece comoen virtud delteorema del lmite central.ndice[ocultar] 1Orgenes del mtodo 2Ejemplo 3Vase tambin 4Referencias 5Enlaces externosOrgenes del mtodo[editar]

Ejemplo de aplicacin de Monte Carlo. En el juego de barcos, primero se realizan una serie de tiros a puntos aleatorios. Si el jugador genera un algoritmo puede deducir la posicin del barco conocidos los datos anteriores.La invencin del mtodo de Monte Carlo se asigna aStanislaw Ulamy aJohn von Neumann. Ulam ha explicado cmo se le ocurri la idea mientras jugaba un solitario durante una enfermedad en 1946. Advirti que resulta mucho ms simple tener una idea del resultado general del solitario haciendo pruebas mltiples con las cartas y contando las proporciones de los resultados que computar todas las posibilidades de combinacin formalmente. Se le ocurri que esta misma observacin deba aplicarse a su trabajo de Los lamos sobre difusin de neutrones, para la cual resulta prcticamente imposible solucionar las ecuaciones ntegro-diferenciales que gobiernan la dispersin, la absorcin y la fisin. La idea consista en probar con experimentos mentales las miles de posibilidades, y en cada etapa, determinar por casualidad, por un nmero aleatorio distribuido segn las probabilidades, qu sucedera y totalizar todas las posibilidades y tener una idea de la conducta del proceso fsico.Podan utilizarse mquinas de computacin, que comenzaban a estar disponibles, para efectuar las pruebas numricas y en efecto reemplazar el aparato experimental del fsico. Durante una de las visitas de von Neumann a Los lamos en 1946, Ulam le mencion el mtodo. Despus de cierto escepticismo inicial, von Neumann se entusiasm con la idea y pronto comenz a desarrollar sus posibilidades en un procedimiento sistemtico. Ulam expres que Monte Carlo comenz a tener forma concreta y empez a desarrollarse con todas sus fallas de teora rudimentaria despus de que se lo propuse a Johnny.A principios de 1947 Von Neumann envi una carta a Richtmyer a Los lamos en la que expuso de modo influyente tal vez el primer informe por escrito del mtodo de Monte Carlo. Su carta fue encuadernada junto con la respuesta de Richtmyer como un informe de Los lamos y distribuida entre los miembros del laboratorio. Von Neumann sugera aplicar el mtodo para rastrear la generacin istropa de neutrones desde una composicin variable de material activo a lo largo del radio de una esfera. Sostena que el problema era adecuado para el ENIAC y estimaba que llevara 5 horas calcular la accin de 100 neutrones a travs de un curso de 100 colisiones cada uno.Ulam estaba particularmente interesado en el mtodo Monte Carlo para evaluar integrales mltiples. Una de las primeras aplicaciones de este mtodo a un problema determinista fue llevada a cabo en 1948 por Enrico Fermi, Ulam y von Neumann cuando consideraron los valores singulares de la ecuacin de Schrdinger.Ejemplo[editar]Si deseamos reproducir, mediante nmeros aleatorios, la tirada sucesiva de una moneda, debemos previamente asignarle un intervalo de nmeros aleatorios a CARA y otro a CRUZ, de manera de poder interpretar el resultado de la simulacin. Tales intervalos se asignan en funcin de las probabilidades de ocurrencia de cada cara de la moneda. Tenemos as:CARA Probabilidad: 0,50 Nmeros aleatorios: 0,000 al 0,499CRUZ Probabilidad: 0,50 Nmeros aleatorios: 0,500 al 0,999Despus, al generar un nmero aleatorio a partir de la funcin RAN de la calculadora, por ejemplo, obtenemos el resultado simulado. As, si obtenemos el nmero aleatorio 0,385, observamos que est incluido en el intervalo asignado a CARA.En otras aplicaciones, se asocian intervalos de nmeros aleatorios segn las probabilidades de ocurrencia de los eventos a simular.