蒙特卡洛方法（Monte Carlo method），也称为蒙特卡洛模拟或统计模拟方法，是一种基于随机抽样和概率统计理论的数值计算技术。其核心思想是通过大量的重复随机抽样来获得数值结果，并根据这些结果进行分析、推断或求解问题。
蒙特卡洛方法的基本原理包括三个主要步骤：首先，构造或描述一个概率过程；其次，从已知的概率分布中进行抽样；最后，建立各种估计量来求解问题。这种方法特别适用于那些难以或无法使用其他方法解决的优化、数字积分和概率分布问题。
蒙特卡洛方法的应用非常广泛，涵盖了金融风险评估、投资决策、物理和数学问题等领域。例如，在金融市场中，它被用来模拟股票价格、利率和汇率等金融变量的随机波动，从而帮助进行投资决策和风险评估。此外，蒙特卡洛方法也被应用于宏观经济学、生物医学和计算科学等多个领域。
该方法最初是在20世纪40年代由美国数学家冯·诺伊曼和美籍匈牙利数学家乌拉姆提出，并在洛斯阿拉莫斯国家实验室用于解决多维积分和其他复杂的数值计算问题。随着计算机技术的发展，蒙特卡洛方法已经成为一种成熟且强大的计算工具，尤其在处理大规模和复杂系统时显示出其独特的优势
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