随机模拟2-蒙特卡罗模拟

资 源 简 介

随机模拟2-蒙特卡罗模拟

详 情 说 明

蒙特卡罗模拟是一种基于随机抽样的数值计算方法，广泛应用于概率统计和复杂系统仿真领域。其核心思想是通过大量重复随机实验来逼近问题的理论解。

这种方法起源于20世纪40年代的曼哈顿计划，科学家们用赌城蒙特卡罗命名这种随机模拟技术。典型应用场景包括：计算圆周率π值、金融风险评估、核物理实验模拟以及复杂积分求解等。

实施蒙特卡罗模拟通常包含三个关键步骤：首先建立概率模型，将待解决问题转化为概率描述；然后设计随机抽样方案，使用伪随机数生成器产生符合模型分布的样本；最后进行统计计算，通过样本均值等统计量来估计目标参数。

现代计算技术的发展使得蒙特卡罗方法可以处理超高维度和极端复杂的问题。不过需要注意，这种方法存在收敛速度较慢的缺点，常需要结合方差缩减技术来提高计算效率。