AnyDesk เป็นผู้ผลิตและจำหน่าย โปรแกรมเน็ตเวิร์ค และ โปรแกรมสื่อสาร เพื่อควบคุมคอมพิวเตอร์ระยะไกล หรือที่เรียกว่า โปรแกรม Remote Desktop นั่นเอง โดยโปรแกรม AnyDesk นั้นรองรับระบบปฏิบัติการที่หลากหลาย ตั้งแต่ Windows, Mac หรือแม้แต่ Linux นอกจากนี้ยังสามารถใช้งานบนสมาร์ทโฟนระบบ Android และ iOS ได้อีกด้วย Show
AnyDesk เป็นผู้ผลิตและจำหน่าย โปรแกรมเน็ตเวิร์ค และ โปรแกรมสื่อสาร เพื่อควบคุมคอมพิวเตอร์ระยะไกล หรือที่เรียกว่า โปรแกรม Remote Desktop นั่นเอง โดยโปรแกรม AnyDesk นั้นรองรับระบบปฏิบัติการที่หลากหลาย ตั้งแต่ Windows, Mac หรือแม้แต่ Linux นอกจากนี้ยังสามารถใช้งานบนสมาร์ทโฟนระบบ Android และ iOS ได้อีกด้วย การจำลอง Monte Carlo เป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่คาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของเหตุการณ์ที่ไม่แน่นอน โปรแกรมคอมพิวเตอร์ใช้วิธีนี้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและคาดการณ์ช่วงของผลลัพธ์ในอนาคตตามทางเลือกการกระทำ ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณต้องการที่จะประมาณการยอดขายเดือนแรกของผลิตภัณฑ์ใหม่ คุณสามารถให้แบบจำลอง Monte Carlo โปรแกรมข้อมูลการขายในอดีตได้ โปรแกรมจะประมาณมูลค่าการขายที่แตกต่างกันตามปัจจัยต่างๆ เช่น สภาวะตลาดทั่วไป ราคาสินค้า และงบประมาณโฆษณา ทำไมจำลอง Monte Carlo จึงสำคัญแบบจำลองมอนติคาร์โล เป็นแบบจำลองความน่าจะเป็นที่สามารถรวมองค์ประกอบของความไม่แน่นอนหรือการสุ่มในการคาดการณ์ได้ เมื่อคุณใช้แบบจำลองความน่าจะเป็นในการจำลองผล คุณจะได้รับผลที่แตกต่างกันในแต่ละครั้ง ตัวอย่างเช่น ระยะห่างระหว่างบ้านและสำนักงานของคุณนั้นกำหนดค่าไว้แล้ว แต่ว่า การจำลองความน่าจะเป็นอาจจะพยากรณ์เวลาเดินทางที่ต่างกันโดยพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความแออัด สภาพอากาศเลวร้าย และความผิดพลาดของยานพาหนะ ในทางตรงกันข้าม วิธีการพยากรณ์แบบเก่าจะกำหนดค่าได้มากกว่า โดยให้คำตอบที่ชัดเจนในการคาดการณ์และไม่สามารถเพิ่มปัจจัยความไม่แน่นอนได้ ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจจะบอกเวลาเดินทางขั้นต่ำและสูงสุด แต่คำตอบทั้งสองมีความแม่นยำน้อยกว่า ประโยชน์ของการจำลอง Monte Carloการจำลอง Monte Carlo ให้ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้หลากหลายและความน่าจะเป็นของแต่ละจากพูลขนาดใหญ่จะให้ตัวอย่างข้อมูลแบบสุ่ม ให้ภาพการคาดการณ์ที่ชัดเจนกว่า ยกตัวอย่างเช่น การพยากรณ์ความเสี่ยงทางการเงินต้องอาศัยการวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงหลายสิบหรือหลายร้อยอย่าง นักวิเคราะห์ทางการเงินใช้การจำลอง Monte Carlo เพื่อสร้างความน่าจะเป็นของทุกผลที่เป็นไปได้ ประวัติความเป็นมาของการจำลอง Monte CarloJohn von Neumann และ Stanislaw Ulam ได้คิดค้นแบบจำลอง Monte Carlo หรือวิธี Monte Carlo (Monte Carlo Method) ในช่วง 1940 พวกเขาตั้งชื่อตามสถานที่เล่นการพนันที่มีชื่อเสียงในโมนาโกเพราะมีวิธีแบบสุ่มเช่นเดียวกับเกมรูเล็ต กรณีการใช้งานแบบจำลอง Monte Carlo มีอะไรบ้างบริษัทใช้วิธี Monte Carlo เพื่อประเมินความเสี่ยงและทำการคาดการณ์ระยะยาวที่แม่นยำ ตัวอย่างกรณีใช้งานมีดังนี้ Businessผู้นำธุรกิจใช้วิธีการ Monte Carlo เพื่อฉายภาพสถานการณ์ที่สมจริงเมื่อทำการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น นักการตลาดต้องตัดสินใจว่าจะสามารถเพิ่มงบประมาณการโฆษณาสำหรับหลักสูตรโยคะออนไลน์ได้หรือไม่ พวกเขาสามารถใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ Monte Carlo กับปัจจัยที่ไม่แน่นอนหรือ ตัวแปร เช่นต่อไปนี้ได้
การจำลองแล้วจะทำนายผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในปัจจัยเหล่านี้เพื่อแสดงการตัดสินใจที่จะทำกำไรได้ การเงินนักวิเคราะห์ทางการเงินมักจะทำการคาดการณ์ระยะยาวเกี่ยวกับราคาหุ้นและให้คำแนะนำแก่ลูกค้าเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่เหมาะสม ในขณะเดียวกัน พวกเขาจะต้องพิจารณาปัจจัยตลาดที่อาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมากต่อมูลค่าการลงทุน เป็นผลให้พวกเขาใช้การจำลอง Monte Carlo ในการทำนายผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นเพื่อสนับสนุนกลยุทธ์ได้ การเล่นเกมออนไลน์กฎระเบียบที่เข้มงวดควบคุมอุตสาหกรรมเกมออนไลน์และการพนัน ลูกค้าคาดหวังว่าซอฟต์แวร์เกมจะเป็นการเล่นที่เป็นธรรมและเลียนแบบลักษณะของคู่กายภาพของคู่ค้า ดังนั้นโปรแกรมเมอร์เกมใช้วิธี Monte Carlo เพื่อจำลองผลลัพธ์และให้แน่ใจว่าประสบการณ์การเล่นที่เป็นธรรม วิศวกรรมวิศวกรต้องมั่นใจในความเสถียรและความทนทานของผลิตภัณฑ์และระบบทั้งหมดที่พวกเขาสร้างขึ้นก่อนที่จะทำให้สามารถใช้ได้ในสาธารณะ พวกเขาใช้วิธีการ Monte Carlo เพื่อจำลองอัตราความล้มเหลวน่าจะเป็นของผลิตภัณฑ์ขึ้นอยู่กับตัวแปรที่มีอยู่ ยกตัวอย่างเช่น วิศวกรเครื่องกลใช้แบบจำลอง Monte Carlo เพื่อประเมินความทนทานของเครื่องยนต์เมื่อทำงานในสภาวะต่างๆ การจำลอง Monte Carlo ทำงานอย่างไรหลักการพื้นฐานของการจำลอง Monte Carlo อยู่ในการยศาสตร์ซึ่งอธิบายพฤติกรรมทางสถิติของจุดเคลื่อนที่ในระบบที่ปิดล้อม จุดย้ายจะผ่านทุกตำแหน่งที่เป็นไปได้ในระบบการยศาสตร์ในที่สุด ซึ่งจะกลายเป็นพื้นฐานของการจำลอง Monte Carlo ซึ่งคอมพิวเตอร์จะทำการจำลองพอที่จะผลิตผลสุดท้ายของอินพุตที่ต่างกัน ยกตัวอย่างเช่น เต๋าหกด้านมีโอกาสแลนด์ดิ้งเป็นจำนวนเฉพาะ 1 ใน 6 เมื่อคุณทอยเต๋าหกครั้ง, คุณอาจไม่ได้ผลลัพธ์เป็นตัวเลขที่แตกต่างกันหกตัว แต่คุณจะบรรลุความน่าจะเป็นทางทฤษฎีของหนึ่งในหกสำหรับแต่ละหมายเลขเมื่อคุณยังคงทอยไปเรื่อยๆ ความถูกต้องของผลลัพธ์เป็นสัดส่วนกับจำนวนของการจำลอง กล่าวอีกนัยหนึ่งก็คือ การเรียกใช้แบบจำลองถึง 10,000 ครั้ง จะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากกว่า 100 การจำลอง แบบจำลองมอนติคาร์โลทำงานในลักษณะเดียวกัน มันใช้ระบบคอมพิวเตอร์เพื่อเรียกใช้แบบจำลองเพียงพอที่จะสร้างผลลัพธ์ที่แตกต่างกันที่จะเลียนแบบผลในชีวิตจริง ระบบใช้ตัวสร้างจำนวนแบบสุ่มเพื่อสร้างความไม่แน่นอนโดยธรรมชาติของพารามิเตอร์การป้อนข้อมูล ตัวสร้างจำนวนแบบสุ่มเป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สร้างลำดับตัวเลขสุ่มที่คาดเดาไม่ได้ การจำลองแบบ Monte Carlo เมื่อเทียบกับแมชชีนเลิร์นนิ่งแมชชีนเลิร์นนิ่งจักร (ML) เป็นเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ที่ใช้ตัวอย่างข้อมูลอินพุตและเอาต์พุต (I/O) ขนาดใหญ่เพื่อฝึกฝนซอฟต์แวร์ให้เข้าใจสหสัมพันธ์ระหว่างทั้งสอง จำลอง Monte Carlo บนมืออื่นๆ ที่ใช้ตัวอย่างของข้อมูลการป้อนข้อมูลและรูปแบบทางคณิตศาสตร์ที่รู้จักกันในการทำนายผลลัพธ์ที่น่าจะเกิดขึ้นในระบบ คุณใช้โมเดล ML ในการทดสอบและยืนยันผลในการจำลอง Monte Carlo อะไรคือส่วนประกอบของการจำลอง Monte Carloการวิเคราะห์ Monte Carlo ประกอบด้วยตัวแปรป้อนตัวแปรเอาท์พุทและรูปแบบทางคณิตศาสตร์ ระบบคอมพิวเตอร์ฟีดตัวแปรอิสระในรูปแบบทางคณิตศาสตร์จำลองและผลิตตัวแปรขึ้น ตัวแปรอินพุตตัวแปรอินพุตเป็นค่าสุ่มที่มีผลต่อผลของการจำลอง Monte Carlo ตัวอย่างเช่น คุณภาพการผลิต และ อุณหภูมิ เป็นตัวแปรอินพุตที่มีอิทธิพลต่อความทนทานของสมาร์ทโฟน คุณสามารถแสดงตัวแปรอินพุตเป็นช่วงตัวอย่างค่าสุ่มเพื่อให้วิธีการ Monte Carlo สามารถจำลองผลที่มีค่าการป้อนข้อมูลแบบสุ่มออกมา ตัวแปรเอาท์พุทตัวแปรเอาท์พุทเป็นผลมาจากการวิเคราะห์ Monte Carlo ยกตัวอย่างเช่น อายุขัยของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เป็นตัวแปรเอาต์พุต โดยมีค่าเป็นช่วงเวลาเช่น 6 เดือน หรือ 2 ปี ซอฟต์แวร์จำลอง Monte Carlo แสดงตัวแปรเอาต์พุตในฮิสโตแกรมหรือกราฟที่กระจายผลในช่วงต่อเนื่องบนแกนนอน แบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ คือ สมการที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเอาต์พุตและอินพุตในรูปแบบทางคณิตศาสตร์ ยกตัวอย่างเช่นรูปแบบทางคณิตศาสตร์สำหรับการทำกำไรเป็นกำไร = รายได้ - ค่าใช้จ่าย ซอฟต์แวร์ Monte Carlo แทนที่รายได้และค่าใช้จ่ายด้วยค่าน่าจะเป็นขึ้นอยู่กับประเภทการกระจายความน่าจะเป็น จากนั้นก็ทำซ้ำการจำลองเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำสูง การจำลอง Monte Carlo สามารถทำงานเป็นเวลาหลายชั่วโมงเมื่อแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เกี่ยวข้องกับตัวแปรสุ่มจำนวนมาก การกระจายความน่าจะเป็นในการจำลอง Monte Carlo คืออะไรการกระจายความน่าจะเป็นคือฟังก์ชั่นทางสถิติที่แสดงถึงช่วงของค่าที่กระจายระหว่างขีดจำกัด ผู้เชี่ยวชาญด้านสถิติใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นในการทำนายการเกิดขึ้นที่เป็นไปได้ของตัวแปรที่ไม่แน่นอน ซึ่งอาจประกอบด้วยค่าที่ไม่ต่อเนื่องหรือต่อเนื่อง การกระจายความน่าจะเป็นที่ไม่ต่อเนื่องจะแสดงเป็นตัวเลขจำนวนเต็มหรือลำดับของจำนวนจำกัด แต่ละค่าที่ไม่ต่อเนื่องมีความน่าจะเป็นมากกว่าศูนย์ พล็อตแบบสถิติจะกระจายความน่าจะเป็นที่ไม่ต่อเนื่องบนตาราง แต่จะพล็อตจะกระจายความน่าจะเป็นอย่างต่อเนื่องเป็นเส้นโค้งระหว่างสองจุดที่กำหนดบนแกน x ของกราฟ ต่อไปนี้เป็นชนิดที่พบบ่อยของการแจกแจงความน่าจะเป็นที่จำลอง Monte Carlo สามารถทำโมเดลได้ การกระจายปกติการกระจายปกติหรือที่เรียกว่าเส้นโค้งระฆัง มีรูปร่างสมมาตรเหมือนกระดิ่ง และแสดงถึงเหตุการณ์ในชีวิตจริงส่วนใหญ่ ความเป็นไปได้ของค่าสุ่มที่ค่ามัธยฐานนั้นสูงและความน่าจะเป็นลดลงอย่างมีนัยสำคัญไปทางปลายทั้งสองของเส้นโค้งระฆัง ยกตัวอย่างเช่น การสุ่มตัวอย่างซ้ำๆ ของน้ำหนักของนักเรียนในห้องเรียนหนึ่งๆ จะให้แผนภูมิการแจกแจงที่เป็นปกติ การกระจายแบบสม่ำเสมอการแจกแจงแบบสม่ำเสมอหมายถึงการแสดงทางสถิติของตัวแปรสุ่มที่มีโอกาสเท่ากัน เมื่อพล็อตบนแผนภูมิตัวแปรกระจายสม่ำเสมอจะปรากฏเป็นเส้นแบนแนวนอนในช่วงที่ถูกต้อง ยกตัวอย่างเช่น การกระจายแบบสม่ำเสมอแสดงถึงความเป็นไปได้ที่จะโรลลิ่งและแลนด์ดิ้งในแต่ละฝั่งของดาย การแจกแจงรูปสามเหลี่ยมการกระจายสามเหลี่ยมใช้ค่าต่ำสุดสูงสุดและมากที่สุดมีความเป็นไปได้ที่จะเป็นตัวแทนของตัวแปรสุ่ม ความน่าจะเป็นสูงสุดที่จะแสดงค่าที่เป็นไปได้มากที่สุด ยกตัวอย่างเช่น บริษัทใช้การกระจายแบบสามเหลี่ยมเพื่อทำนายปริมาณยอดขายที่กำลังจะเกิดขึ้น โดยการสร้างมูลค่าขั้นต่ำ สูงสุด และค่าสูงสุดของรูปสามเหลี่ยม ขั้นตอนในการดำเนินการจำลอง Monte Carlo มีอะไรบ้างวิธีการ Monte Carlo มีขั้นตอนดังต่อไปนี้ สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์กำหนดสมการที่จะนำการส่งออกและการป้อนข้อมูลตัวแปรด้วยกัน แบบจำลองทางคณิตศาสตร์สามารถมีตั้งแต่สูตรทางธุรกิจพื้นฐานไปจนถึงสมการทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน กำหนดค่าการป้อนข้อมูลเลือกจากประเภทที่แตกต่างกันของการแจกแจงความน่าจะเป็นที่จะเป็นตัวแทนของค่าการป้อนข้อมูล ยกตัวอย่างเช่น อุณหภูมิในการทำงานของโทรศัพท์มือถือน่าจะเป็นเส้นโค้งระฆัง เนื่องจากอุปกรณ์ทำงานที่อุณหภูมิห้องเกือบตลอดเวลา สร้างชุดข้อมูลตัวอย่างสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของกลุ่มตัวอย่างจากการกระจายความน่าจะเป็นที่เลือก ขนาดตัวอย่างควรอยู่ในช่วง 100,000 เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง การตั้งค่าซอฟต์แวร์การจำลอง Monte Carloใช้ตัวอย่างการป้อนข้อมูลและรูปแบบทางคณิตศาสตร์ในการกำหนดค่าและเรียกใช้ซอฟต์แวร์จำลอง Monte Carlo ครั้งผลอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับจำนวนของตัวแปรการป้อนข้อมูลและคุณอาจจะต้องรอผลลัพธ์ วิเคราะห์ผลลัพธ์ตรวจสอบผลการจำลองเพื่อหารูปแบบที่เอาท์พุทกระจายบนฮิสโตแกรม ใช้เครื่องมือทางสถิติในการคำนวณค่าพารามิเตอร์ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และตัวแปร เพื่อพิจารณาว่าผลลัพธ์ตรงตามความคาดหวังของคุณหรือไม่ ปัญหาในการจำลอง Monte Carlo คืออะไรเหล่านี้เป็นสองความท้าทายที่พบบ่อยเมื่อใช้แบบจำลอง Monte Carlo:
อาจจะใช้พลังงานการคำนวณมากเกินไปที่จะดำเนินการทดลอง Monte Carlo การคำนวณด้วยวิธี Monte Carlo อาจใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันในการดำเนินการบนคอมพิวเตอร์เครื่องเดียว AWS Batch สามารถช่วยในการจำลอง Monte Carlo ได้อย่างไรAWS Batch เป็นบริการที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เพื่อเรียกใช้เวิร์กโหลดเป็นชุดในสภาพแวดล้อมของ AWS นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้ AWS Batch เพื่อปรับขนาดทรัพยากรการประมวลผลบนคลาวด์สำหรับการจำลองแบบ Monte Carlo โดยอัตโนมัติ จากนั้นพวกเขาก็จำลองระบบที่ซับซ้อนและตัวแปรในระยะเวลาที่สั้นลง AWS Batch มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้: |
2024 การต งล อคโปรแกรมท ทำไม ให ไปใช ในเคร องอ น
ลิขสิทธิ์ © 2024 ihoctot Inc.
