Monte Carlo方法的基本思路

(1)针对实际问题建立一个简单且便于实现的概率统计模型，使所求的解恰好是所建模型的概率分布或其某个数字特征，比如是某个事件的概率，或者是该模型的期望值。

(2)对模型中的随机变量建立抽样方法，在计算机上进行模拟试验，抽取足够的随机数，并对有关的事件进行统计。

(3)对模拟试验结果加以分析，给出所求解的估计及其精度(方差)的估计。

(4)改进模型以降低估计方差和减少试验费用，提高模拟计算的效率。

下面以估计简单积分为例说明MonteCarlo方法的几种具体实施办法以及如何提高估计精确度。

l、以频率估计概率的方法(随机投点法)

2、期望

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