簡介
與Monte Carlo方法相似，但理論基礎不同的方法—“擬蒙特卡羅方法”(Quasi-Monte Carlo方法)—近年來也獲得迅速發展。我國數學家華羅庚、王元提出的“華—王”方法即是其中的一例。這種方法的基本思想是“用確定性的超均勻分布序列(數學上稱為Low Discrepancy Sequences)代替Monte Carlo方法中的隨機數序列。對某些問題該方法的實際速度一般可比Monte Carlo方法提出高數百倍，並可計算精確度。
相關
蒙特卡羅(Monte Carlo)方法，或稱計算機隨機模擬方法，是一種基於“隨機數”的計算方法。這一方法源於美國在第一次世界大戰進研製核子彈的“曼哈頓計畫”。該計畫的主持人之一、數學家馮·諾伊曼用馳名世界的賭城—摩納哥的Monte Carlo—來命名這種方法，為它蒙上了一層神秘色彩。
Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人們所發現和利用。早在17世紀，人們就知道用事件發生的“頻率”來決定事件的“機率”。19世紀人們用投針試驗的方法來決定圓周率π。本世紀40年代電子計算機的出現，特別是近年來高速電子計算機的出現，使得用數學方法在計算機上大量、快速地模擬這樣的試驗成為可能。
考慮平面上的一個邊長為1的正方形及其內部的一個形狀不規則的“圖形”，如何求出這個“圖形”的面積呢？Monte Carlo方法是這樣一種“隨機化”的方法：向該正方形“隨機地”投擲N個點落於“圖形”內，則該“圖形”的面積近似為M/N。
可用民意測驗來作一個不嚴格的比喻。民意測驗的人不是徵詢每一個登記選民的意見，而是通過對選民進行小規模的抽樣調查來確定可能的優勝者。其基本思想是一樣的。
科技計算中的問題比這要複雜得多。比如金融衍生產品（期權、期貨、掉期等）的定價及交易風險估算，問題的維數（即變數的個數）可能高達數百甚至數千。對這類問題，難度隨維數的增加呈指數增長，這就是所謂的“維數的災難”(Course Dimensionality)，傳統的數值方法難以對付（即使使用速度最快的計算機）。Monte Carlo方法能很好地用來對付維數的災難，因為該方法的計算複雜性不再依賴於維數。以前那些本來是無法計算的問題現在也能夠計算量。為提高方法的效率，科學家們提出了許多所謂的“方差縮減”技巧。
