蒙特卡洛方法試驗的一般過程和經典例子

本文首發於：算法社區 dspstack.com，轉發請註明出處。 前言 蒙特卡洛方法是基於概率統計爲基礎的近似解求解方法，它是通過大量試驗來使近似解逼近準確解，而大量的試驗又是基於大數極限理論，試驗越多，其解越精確，誤差也就越小。下面分別講述蒙特卡洛試驗的解題步驟、實際使用中需要的注意點，最後給出一個最經典的例子（求值）作爲本文的結束點。 蒙特卡洛方法（或試驗）解題的步驟 人爲構造或描述問題的概率

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