PD-Dアルゴリズム・プログラミング · アルゴリズム
確率アルゴリズム
Randomized Algorithm
かくりつあるごりずむ
処理の途中で乱数を使って選択を行うアルゴリズムで、乱択アルゴリズムともいう。答えは常に正しいが処理時間が乱数によって変わるラスベガス法（基準値をランダムに選ぶクイックソートなど）と、処理時間は一定だが一定の確率で誤った答えを出すモンテカルロ法（ミラー・ラビン素数判定法など）がある。最悪の場合を避けやすく、決定的な方法より単純で速いことが多い。
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PD-Dモンテカルロ法
乱数を使って多数回の試行（シミュレーション）を行い、その結果の分布から確率や数値を近似的に求める手法。解析的に解くのが難しい問題でも計算でき、プロジェクトの完了時期や費用のばらつき、金融商品のリスク、在庫の欠品率などの評価に使う。試行の回数を増やすほど精度が上がるが、計算量も増える。
PD-D確率モデル
需要の変動や到着の間隔のように不確実な要素を確率分布で表し、結果を確率的に扱うモデル。待ち行列モデルや、乱数を使うモンテカルロ法によるシミュレーションが例で、平均だけでなく結果のばらつきやリスクを評価できる。すべての値を確定した値として扱う確定モデルと対比される。
FEリスクの定量的分析技法
リスクがプロジェクトの目標に与える影響を数値で分析する技法。期待金額価値（EMV）の算出、感度分析、デシジョンツリー分析、モンテカルロシミュレーションなどを用い、コストや期間がどの程度ばらつくかを確率的に見積もる。
FEシミュレーション
現実のシステムや現象を数式やコンピュータ上のモデルで模擬し、条件を変えて動かすことで結果を予測・評価する手法。実際に試すことが難しい、または費用や危険が大きい場合に有効で、乱数を使うモンテカルロ法などがある。