1樓：
簡單粗暴的理解：
1.對問題建模；（就是由變數決定的函式值）2.確定變數的分布；
3.抽取一組隨機數（作為變數概率），考慮變數的分布確定變數值，作為一次實驗的結果；
4.試驗次數越多，因變數樣本越大，當樣本足夠大，因變數的分布近似可知。
原理：n夠大，頻率趨近於概率。
精度取決於：建的模型對不對，變數分布對不對，隨機數抽取效果。
2樓：otokonokorrr
通過隨機取樣來逼近某分布，從而模擬近似到這個分布，或者含有這個分布的積分或求和。 學統計的話可以讀下Monte Carlo Statistical methods這本書，經典的MC方法都涵蓋了。
3樓：葉凱
我個人從另外乙個角度理解為窮舉。模擬次數越多越接近真實的概率模型，窮舉認為是逐一列舉，事實上蒙法無法做到無窮次模擬，當然按照定義這種理解法也不是很嚴格。
4樓：段丞博
蒙特卡洛是解決隨機問題的。或者把不是隨機的問題轉化成隨機問題，製造困難也要隨機。
所以原理就是這個問題是隨機的，那麼接下來就是要考慮怎麼產生隨機數，特定的分布等等。
好吧，你應該把問題更明確一點，到底是不懂怎麼產生隨機數，還是馬爾科夫鏈，還是什麼。。。
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