蒙特卡罗（Monte Carlo）是一种基于随机抽样的计算方法，用于估计可能非常复杂或不确定的数学问题的解。
这种方法的核心思想是通过随机抽样和统计实验来估算某些数学问题的解，而不是直接求解它们。
蒙特卡罗方法得名于欧洲著名赌城蒙特卡罗。
通过用随机事件得到某些不确定问题的重要统计数据或结论。
这些结论本身是基于模拟的统计特征来进行计算的。
通过这种方式，蒙特卡罗模拟可用于求解数学计算、统计学和物理等多个领域的问题。
其主要优势在于能够处理复杂且难以直接求解的问题，并能够在一定程度上处理不确定性问题。
蒙特卡罗方法的应用非常广泛，包括金融风险管理、物理模拟、计算机科学等领域。
蒙特卡罗方法的准确性与随机样本数量密切相关，理论上当样本足够多时可以得到近似真实的解。
在某些场景下如难以获取足够多的样本或模拟代价较大时，需要其他优化手段如变分贝叶斯等方法进行改进。
蒙特卡罗模拟是一个反复试验的过程，并不是严格的证明过程。
但一般来说，模拟的次数越多，其计算结果的可信度就越高。
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