1. 몬테카를로 방법은 전형적인:
- A. 해석적 풀이법
- B. 통계적 실험(샘플링)법
- C. 물리적 측정법
- D. 귀납 연역법
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몬테카를로 시뮬레이션 - 단원 평가
진행률1 / 10
몬테카를로 방법은 전형적인:
몬테카를로 시뮬레이션 - 단원 평가 - 문제 은행
무작위 샘플링, 대수의 법칙 및 수학적 계산에서 몬테카를로 방법의 응용에 대한 이해를 테스트합니다.
2. $\pi$를 추정하는 기하학적 확률 모델에서, 정사각형 면적과 원 면적의 실제 이론적 비율은 다음과 같습니다:
- A. $1 : 1$
- B. $4 : \pi$
- C. $2 : 1$
- D. $3.14 : 1$
3. [계산] 시뮬레이션에서 총 $1000$개의 점을 던졌고 그중 $785$개가 원 안에 떨어졌다면, 추정된 $\pi$ 값은 약 얼마입니까?
- A. $0.785$
- B. $3.14$
- C. $4.00$
- D. $3.14159$
4. 아래 그림에 표시된 '수렴 곡선'이 실험 초기 단계에서 심하게 변동하는 것은 무엇을 나타냅니까?
- A. 코드에 버그가 있음
- B. 무작위 수 생성기가 불안정함
- C. 샘플 크기가 너무 작을 때 우연한 오차가 지배적임
- D. 결과가 잘못됨
5. 통계학적 법칙에 따르면, 몬테카를로 추정의 정밀도를 $10$배 높이려면 대개 점 찍기 횟수를 몇 배로 늘려야 합니까?
- A. $10$배
- B. $20$배
- C. $100$배
- D. $1000$배
6. 판단 문제: 몬테카를로 시뮬레이션은 반드시 컴퓨터에서 실행되어야 하며, 사람이 수동으로 이 실험을 완료할 수는 없다.
- 참
- 거짓
7. 다음 중 일반적인 공식 계산 대신 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하는 것이 가장 적절한 경우는 언제입니까?
- A. $1 + 1$의 결과를 계산할 때
- B. 수천 개의 무작위 변수를 가진 매우 복잡한 보험 계정 모델을 풀 때
- C. 정상적인 정사각형의 면적을 측정할 때
- D. 속력과 시간에 따라 거리를 구할 때
8. $y = x^2$ 아래의 면적을 시뮬레이션할 때, 점이 '명중'했다고 판단하는 로직은 다음과 같아야 합니다:
- A. 점의 좌표 $(x, y)$가 $y \leq x^2$를 만족함
- B. 점의 좌표 $(x, y)$가 $y > x^2$를 만족함
- C. 점이 직사각형 안에만 떨어지면 명중으로 간주함
- D. 점의 색깔이 예쁜지 확인함
9. '몬테카를로(Monte Carlo)'라는 이름의 유래는 무엇입니까?
- A. 발명자의 고향 이름
- B. 지중해의 유명한 카지노로, 무작위성을 상징함
- C. 유명한 초콜릿 브랜드
- D. 그 방법에 필요한 슈퍼컴퓨터 모델
10. 판단 문제: 샘플링 점의 분포가 충분히 '무작위적'이기만 하면 몬테카를로 결과는 반드시 믿을 수 있다.
- 참
- 거짓