تكرار التحليل بأكمله على العديد من التجارب الزائفة المحاكاة لمعرفة كيف تتذبذب إجابته.مونت كارلو التجريبي هو تقنية حسابية تُستخدم في الفيزياء لفهم السلوك الإحصائي لتحليل ما دون الحاجة إلى بيانات حقيقية. الفكرة بسيطة: تحاكي العديد من مجموعات البيانات المزيفة—'التجارب الزائفة'—التي تُولَّد وفقًا لنموذجك الأفضل تخمينًا للفيزياء الأساسية واستجابة الكاشف. ثم تُشغّل خط التحليل بأكمله على كل مجموعة بيانات محاكاة، تمامًا كما تفعل مع البيانات الحقيقية، وتسجّل النتيجة في كل مرة. بجمع النتائج من آلاف أو ملايين هذه التجارب الزائفة، تُنشئ توزيعًا يخبرك بمدى تذبذب إجابة تحليلك بسبب الصدفة وحدها.
ظهرت هذه التقنية في منتصف القرن العشرين مع ظهور الحواسيب الإلكترونية، وأصبحت أداة قياسية في فيزياء الجسيمات خلال ستينيات وسبعينيات القرن الماضي، خاصة في سيرن ومختبرات المسرعات الأخرى. اسم 'تجريبي' يميز هذه المحاكاة المبسطة عن محاكاة الكاشف الكاملة، التي تكون أكثر تفصيلاً وتكلفة حسابية أعلى.
تعتمد الطريقة على توليد أرقام عشوائية لإنشاء كل تجربة زائفة. تبدأ بنموذج احتمالي يصف الإشارة والخلفية المتوقعة، ثم تأخذ عينات من هذا النموذج لإنتاج مجموعة بيانات تشبه إحصائيًا ما قد ينتجه التجربة الحقيقية. بعد تشغيل التحليل على كل مجموعة بيانات محاكاة، ترسم مدرجًا تكراريًا للكميات الناتجة—مثل معامل مُلائم أو إحصائية اختبار. يقارب هذا المدرج التكراري التوزيع الاحتمالي لمخرجات التحليل تحت الفرضية الصفرية أو تحت فرضية إشارة معينة، مما يتيح لك قياس الشكوك، أو وضع حدود عليا، أو حساب قيم p.
تُستخدم في فيزياء الطاقة العالية لتقدير أهمية اكتشاف جسيم جديد، ووضع حدود عليا للعمليات النادرة، والتحقق من أن التحليل لا يحتوي على تحيزات منهجية.
نفس المبدأ يكمن وراء طريقة 'البوتستراب' في الإحصاء، لكن مونت كارلو التجريبي مُصمم خصيصًا لكاشف وتحليل تجربة فيزيائية معينة.
