任何通过生成合适的随机数并观察满足某些属性的数字的比例来解决问题的方法。该方法对于获得分析上过于复杂而无法解决的问题的数值解非常有用。它由 S. Ulam 命名，他在 1946 年成为第一位用名称来尊称这种方法的数学家，以纪念一位有赌博倾向的亲戚（Hoffman 1998，第 239 页）。Nicolas Metropolis 也为此类方法的发展做出了重要贡献。
蒙特卡洛方法最常见的应用是蒙特卡洛积分。
蒙特卡洛方法
另请参阅
马尔可夫链， 蒙特卡洛积分， 准蒙特卡洛方法， 随机几何， 均匀分布理论使用 探索
参考文献
Gamerman, D. 马尔可夫链蒙特卡洛：贝叶斯推断的随机模拟。 Boca Raton, FL: CRC Press, 1997.Gilks, W. R.; Richardson, S.; and Spiegelhalter, D. J. (Eds.). 实践中的马尔可夫链蒙特卡洛。 Boca Raton, FL: Chapman & Hall, 1996.Hoffman, P. 只爱数字的人：保罗·埃尔德什和对数学真理的探索的故事。 New York: Hyperion, pp. 238-239, 1998.Kuipers, L. 和 Niederreiter, H. 序列的均匀分布。 New York: Wiley, 1974.Manno, I. 蒙特卡洛方法导论。 Budapest, Hungary: Akadémiai Kiadó, 1999.Metropolis, N. 和 Ulam, S. "蒙特卡洛方法。" J. Amer. Stat. Assoc. 44, 335-341, 1949.Metropolis, N. "蒙特卡洛方法的开端。" Los Alamos Science, No. 15, p. 125. http://jackman.stanford.edu/mcmc/metropolis1.pdf.Mikhailov, G. A. 蒙特卡洛方法的参数估计。 Utrecht, Netherlands: VSP, 1999.Niederreiter, H. 和 Spanier, J. (Eds.). 1998 年蒙特卡洛和准蒙特卡洛方法，1998 年 6 月 22-26 日在美国加利福尼亚州克莱蒙特研究生大学举行的会议论文集。 Berlin: Springer-Verlag, 2000.Sobol, I. M. 蒙特卡洛方法入门。 Boca Raton, FL: CRC Press, 1994.在 中被引用
蒙特卡洛方法请引用为
Eric W. Weisstein "蒙特卡洛方法。" 来自 -- 资源。 https://mathworld.net.cn/MonteCarloMethod.html