Een modern natuurkundig laboratoriumMonte-carlo-simulaties bootsen een experiment na; de naam slaat op gokken in Monte Carlo. Deze manier wordt ondermeer gebruikt in natuurkundige experimenten. In plaats van een laboratoriumopstelling wordt een experiment met de computer gesimuleerd, met gebruik van kansberekening.
Als je bijvoorbeeld deeltjes door een elektisch veld wilt sturen, dan kun je dit nabootsen als je precies weet hoe het veld eruit ziet en hoe de deeltjes bij aanvang bewegen. In een ideaal experiment heb je volledige controle en kun je alles berekenen. In werkelijkheid weet je de aanvangcondities niet precies en vormen ze vrijwel altijd een verdeling. Een deeltje begint op een positie tussen A en B met een willekeurige snelheid. Je weet wel de kans dat een deeltje op een bepaalde positie begint met een bepaalde snelheid. Er zijn dus verschillende posities en snelheden mogelijk met elk een bepaalde kans.
In een Monte Carlo simulatie ga je nu “dobbelen”: je laat willekeurig een positie en snelheid trekken en rekent dan door hoe het experiment zal verlopen. Vervolgens weeg je het resultaat met de kans dat het deeltje in werkelijkheid deze snelheid en positie had: hoe groter deze kans hoe belangrijker het resultaat). Door dit heel vaak te herhalen boots je het werkelijke experiment na en het uiteindelijke resultaat is de som van alle “gewogen” deelresultaten.
(zie ook)
met dank aan Laurens van Buuren