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Comment mettre en œuvre la méthode de Monte-Carlo pour estimer une probabilité, une espérance ou une intégrale ?

En écrivant $\int_a^b g(t)\,\mathrm{d}t = (b-a)\,E(g(U))$ avec $U\sim\mathcal{U}[a,b]$ puis en moyennant

Que ferais-tu face à un exercice de ce type ?

Estimer $I = \int_0^1 \mathrm{e}^{-t^2}\,\mathrm{d}t$ par Monte-Carlo avec $N=10^5$ (valeur exacte $\approx 0.7468$ ).

La méthode

1
J'identifie les bornes $a, b$ et la fonction $g$ : je vérifie que $g$ est continue (ou au moins intégrable) sur $[a,b]$ et que $a, b$ sont finis.
2
Je simule $N$ uniformes sur $[a,b]$ via U = a + (b - a) * rd.random(N) (ou rd.uniform(a, b, N)).
3
Je calcule l'image G = g(U) et l'estimation I_hat = (b - a) * np.mean(G).
4
Je fournis un IC asymptotique : sig = np.std(G, ddof=1) puis $[\hat I_N \pm 1.96\,(b-a)\hat\sigma/\sqrt N]$ , et je compare à la valeur exacte si disponible.

Pour comprendre, passons aux exercices.

Exercice d'exemple

Estimer $I = \int_0^1 \mathrm{e}^{-t^2}\,\mathrm{d}t$ par Monte-Carlo avec $N=10^5$ (valeur exacte $\approx 0.7468$ ).

import numpy as np, numpy.random as rd
N = 10**5
a, b = 0, 1

U = rd.random(N)

G = np.exp(-U**2)
I_hat = (b - a) * G.mean()
print(I_hat)

sig = G.std(ddof=1)
print([I_hat - 1.96*(b-a)*sig/np.sqrt(N), I_hat + 1.96*(b-a)*sig/np.sqrt(N)])

$\hat I_N \approx 0.7468$ , en accord avec la valeur tabulée.

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Comment mettre en œuvre la méthode de Monte-Carlo pour estimer une probabilité, une espérance ou une intégrale ?

En écrivant ∫abg(t) dt=(b−a) E(g(U))\int_a^b g(t)\,\mathrm{d}t = (b-a)\,E(g(U))∫ab​g(t)dt=(b−a)E(g(U)) avec U∼U[a,b]U\sim\mathcal{U}[a,b]U∼U[a,b] puis en moyennant

Pour comprendre, passons aux exercices.

En écrivant $\int_a^b g(t)\,\mathrm{d}t = (b-a)\,E(g(U))$ avec $U\sim\mathcal{U}[a,b]$ puis en moyennant