Pozwala ocenić przy jakim czasie trwania projektu lub wysokości budżetu, osiągnie się określony poziom ryzykowności.
Przykład obliczania liczby π metodą Monte Carlo w języku C++ (standard: C++11) #include <iostream> #include <random>
using std::cout; using std::cin; using std::endl;
int main() { // Generator liczb losowych std::mt19937 gen{std::random_device{}()}; // Rozklad jednorodny na przedziale -1.0 do 1.0 std::uniform_real_distribution<double> losuj{-1., 1.};
int punktow_w_kwadracie = 0;// Liczba punktow w kwadracie int punktow_w_kole = 0; // Liczba punktow w kole
// Liczby punktow mozemy przyjac jako dyskretna forme pola powierzchni, // stad, im wiecej punktow zalozymy, tym lepsza dokladnosc liczby pi
cout << "Podaj liczbe losowanych punktow: "; cin >> punktow_w_kwadracie;
double x, y; for(int i{0}; i < punktow_w_kwadracie; ++i)
x = losuj(gen); y = losuj(gen);
// Sprawdzamy czy wylosowany punkt o wspolrzednych (x, y) // znajduje sie w kole o wzorze x^2 + y^2 <= 1 // Wzor ten okresla kolo wpisane w kwadrat na przedziale // x i y = <-1, 1>
if(x*x + y*y <= 1)
// Akceptujemy punkty w kole ++punktow_w_kole;