чтобы он содержал 500 пулеприемников вместо шести, что, очевидно, уменьшило бы вероятность смерти, и посмотреть результаты.
Впервые методы моделирования Монте-Карло стали применяться в лаборатории Лос-Аламоса во время работ по созданию бомбы. Они стали популярны в финансовой математике в 1980-ых, особенно в теориях случайных блужданий цены актива. Ясно, что для примера русской рулетки не требуется такого мощного аппарата, но многие проблемы, особенно ситуации, сходные с реальной жизнью, нуждаются в применении генератора Монте-Карло.
Математика Монте-Карло
«Истинные» математики не любят методы Монте-Карло. Они полагают, что такие методы крадут изящество и элегантность математики, называя это «животной силой», поскольку большую часть математических теорий можно заменить симулятором Монте-Карло (и другими вычислительными уловками). Например, без формального знания геометрии можно вычислять таинственное, почти мистическое число Pi. Как? Просто вписав круг внутрь квадрата и «стреляя» случайными пулями в получившуюся картину. При этом следует предположить равные вероятности для попадания в любую точку картины (что называется равномерным распределением). Отношение числа пуль внутри круга к количеству пуль внутри и вне круга даст значение мистического Pi с почти бесконечной точностью. Ясно, что этот способ нельзя считать эффективным использованием компьютера, поскольку Pi можно вычислить аналитически ― в математической форме. Однако для пользователей данный метод гораздо понятнее и нагляднее, чем строки уравнений. Умственные способности и интуиция некоторых людей более восприимчивы к получению знаний именно в такой манере (я считаю себя одним из них). Для нашего человеческого мозга компьютер, возможно, является творением неестественным, как, впрочем, и математика.
Я не отношу себя к «урожденным» математикам, то есть говорю на языке математики не как на родном языке, а с иностранным акцентом. Сами по себе математические изыски меня не интересуют, увлекает только их применение, в то время как истинного математика занимает совершенствование математической науки (через теоремы и доказательства). Я неспособен концентрироваться на расшифровке отдельного уравнения, если не мотивирован реальной проблемой (и толикой жадности). Большую часть своих познаний я получил, занимаясь торговлей производными инструментами. Именно опционы подтолкнули меня к изучению вероятностной математики. Точно также и многие маниакальные игроки обладали бы посредственными знаниями, если бы в силу своей страсти к игре и жадности не приобрели замечательные навыки подсчета карт.
Другую аналогию можно провести с грамматикой, которая, в отличие от математики, более понятна и менее скучна. Есть специалисты, которые занимаются грамматикой исключительно для пользы грамматики, и есть те, кто старается исключить ошибки при письме. Мы же больше заинтересованы применением математического инструмента, чем непосредственно