Некоторые преимущества метода Монте-Карло при анализе вероятности событий:

• Универсальность. 3 Метод можно применять к широкому спектру задач: от моделирования физических процессов до оценки финансовых рисков. 3
• Работа с неопределённостью. 3 Монте-Карло справляется с задачами, где присутствует высокая степень неопределённости или вариативности данных. 3
• Простота реализации. 3 Метод не требует сложных математических преобразований или глубоких знаний в области теории вероятностей. 3
• Параллельные вычисления. 3 Этот метод идеально подходит для параллельных вычислений, что значительно ускоряет процесс обработки данных на современных многопроцессорных системах. 3

Некоторые недостатки метода Монте-Карло:

• Высокие вычислительные затраты. 3 Метод требовательный к вычислительным ресурсам, особенно при необходимости проведения большого количества симуляций. 3
• Низкая скорость сходимости. 3 У метода относительно низкая скорость сходимости по сравнению с другими численными способами решения задач интегрирования или оптимизации. 3
• Сложность интерпретации результатов. 3 Результаты симуляций могут быть трудны для интерпретации без глубокого понимания статистики и теории вероятности. 3
• Зависимость от генератора случайных чисел. 4 Есть вероятность искажения результатов. 4
• Необходимость большого объёма данных, которые учитываются при моделировании. 4
• Метод не даёт однозначного результата, а только показывает вероятности событий. 4