voxtobox / goit-algo-fp

Висновки до завдання 7

Порівняльна таблиця

Сума	Аналітичні дані	Дані Монте-Карло
2	0.0278	0.0276
3	0.0556	0.0551
4	0.0833	0.0830
5	0.1111	0.1108
6	0.1389	0.1383
7	0.1667	0.1673
8	0.1389	0.1385
9	0.1111	0.1114
10	0.0833	0.0843
11	0.0556	0.0553
12	0.0278	0.0284

Висновки

Результати, отримані за допомогою методу Монте-Карло, близько відповідають аналітичним даним. Дрібні відхилення можна пояснити випадковістю у процесі симуляції. Збільшення кількості симуляцій може ще більше зменшити ці відхилення.

Метод Монте-Карло показав свою ефективність у моделюванні ймовірнісних розподілів і може бути застосований у багатьох практичних задачах, де аналітичне рішення є складним або неможливим.