蒙特卡洛隨機模擬法

1.根據提出的問題構造一個簡單、適用的機率模型或隨機模型，使問題的解對應於該模型中隨機變數的某些特徵(如機率、均值和方差等)，所構造的模型在主要特徵參量方面要與實際問題或系統相一致。 2.根據模型中各個隨機變數的分布，在計算機上產生隨機數，實現一次模擬過程所需的足夠數量的隨機數。 4.按照所建立的模型進行仿真試驗、計算，求出問題的隨機解。

概念

蒙特卡洛隨機模擬法的原理是當問題或對象本身具有機率特徵時，可以用計算機模擬的方法產生抽樣結果，根據抽樣計算統計量或者參數的值;隨著模擬次數的增多，可以通過對各次統計量或參數的估計值求平均的方法得到穩定結論。

實施步驟

1.根據提出的問題構造一個簡單、適用的機率模型或隨機模型，使問題的解對應於該模型中隨機變數的某些特徵(如機率、均值和方差等)，所構造的模型在主要特徵參量方面要與實際問題或系統相一致。
2.根據模型中各個隨機變數的分布，在計算機上產生隨機數，實現一次模擬過程所需的足夠數量的隨機數。
3.根據機率模型的特點和隨機變數的分布特性，設計和選取合適的抽樣方法，並對每個隨機變數進行抽樣(包括直接抽樣、分層抽樣、相關抽樣、重要抽樣等)。
4.按照所建立的模型進行仿真試驗、計算，求出問題的隨機解。
5.統計分析模擬試驗結果，給出問題的機率解以及解的精度估計。