Algorithme de Monte-Carlo
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Ne doit pas être confondu avec méthode de Monte-Carlo.
En algorithmique, un algorithme de Monte-Carlo est un algorithme randomisé dont le temps d'exécution est déterministe, mais dont le résultat peut être incorrect avec une certaine probabilité (généralement minime). Autrement dit un algorithme de Monte-Carlo est un algorithme qui utilise une source de hasard, dont le temps de calcul est connu dès le départ (pas de surprise sur la durée du calcul), cependant dont la sortie peut ne pas être la réponse au problème posé, mais c'est un cas très rare. L’intérêt de tels algorithmes est d'avoir une probabilité d'échec faible et d'être rapide.
Deux autres types d'algorithmes probabilistes sont la famille des algorithmes de Las Vegas et la famille des algorithmes d'Atlantic City. Les algorithmes de Las Vegas prennent un temps d'exécution aléatoire, mais produisent toujours une réponse correcte. Les algorithmes d'Atlantic City donnent une réponse probablement correcte dans un temps d'exécution probablement rapide. Un algorithme de Monte-Carlo peut être transformé en un algorithme de Las Vegas quand il existe une procédure capable de vérifier la correction du résultat. En effet, il suffit d'exécuter l'algorithme de Monte-Carlo jusqu'à lui faire produire une réponse correcte.
Accessoirement, le qualificatif Monte-Carlo fait référence à la Principauté de Monaco et à son célèbre casino appelé Casino de Monte-Carlo, haut lieu des jeux de hasard.