蒙特卡罗(MonteCarlo)模拟，又称蒙特卡罗方法、统计试验法等. MC模拟是静态模拟，描述特定时间点上的系统行为.模拟过程中不出现时间参数。基本思想:把随机事件（变量）的概率特征与数学分析的解联系起来. 概率特征：随机事件的概率和随机变量的数学期望等. 用试验方法确定一. 蒙特卡罗法计算定积分 例7.3.1 用MC 模拟求圆周率的估计值. 11 0 设二维随机变量(X, Y)在正方形内服从均匀分布. (X, Y)落在圆内的概率为: 计算机上做n 次掷点试验： 产生n 对二维随机点(xi，yi) ，i1 ,2, , n .xi 和yi 是RND 随机数对. 检查每对随机数是否满足:相当于第i个随机点落在1/4圆内.若有k 个点落在l4圆内 随机事件“点落入1/4圆内”的频率为 k/n 根据概率论中的大数定律, 事件发生的频率依概率收敛于事件发生的概率p，即有得圆周率的估计值为且当试验次数足够大时, 其精度也随之提高. 分析：实际上概率值为恰为1/4圆的面积 频率法： 利用随机变量落进指定区域内的频率来计算定积分. 平均值法： 利用随机变量的平均值(数学期望)来计算定积分.平均值法
