本文分三个部分，第一个部分是介绍蒙特卡罗模拟法，第二个部分是相关练习，第三个部分是相关资料和我思考
蒙特卡罗模拟法 蒙特卡罗模拟法是一种使用随机数和概率来解决问题的计算方法，它又称随机抽样或统计试验法，整体思路是（模拟——抽样——估值），工作原理是不断抽样、逐渐逼近
通俗说就是建立一个模型用来模拟某事件，然后不断随机取样，进行很多次实验后，得出一个接近真实值的估值
理解蒙特卡罗模拟法通常会用（π的是怎么算来出的）举例子∵圆的面积=πR^2∵正方形的面积=4R^2∴圆的面积/正方形面积=4/π 然后采用蒙特卡罗模拟法在正方形里面随机撒点，等到点数足够多时，比如至少几百万个点时，得到π的数值约为3.14159 很久之前，蒙特卡罗模拟法就是采用物理方法试验，比如算掷硬币的正反面的概率，那就得不停掷掷掷，投掷完后还得统计每个数值，比如我投掷5000次才能得出概率约为1/2，投掷记录一次为20秒，得约28小时
由于它费时极长，而且难以重现该实验
所以现在通常是在某软件里面建立一个模型模拟，通常在几秒钟内就能得出一个估值
（比如可用python软件编程，crystal ball软件等建模而得出估值
） 蒙特卡罗模拟法现在应用极广，比如应用金融、工程、物理、游戏等等
比如说我要算整个身体的体积？其实具体我也不知道怎么建模，怎么计算，但是我觉得可用到这个方法
再比如开一家店，如果要知道顾客等几分钟就不耐烦地离开，那么先建立一个模型，然后随机收集一定的数据，然后进行估算
比如统计数据后发现60%的客人平均3分钟离开，比如30%的客人在5分钟内离开，还有10%超过5分钟才离开
那么是不是可以相应地改进呢？相关资料和我的思考相关资料： 为啥信息再少也要勇敢做决定（后果模型），和这个其实是有关联的
风险分析几乎是我们做出的每一个决定的一部分，因为我们在生活中经常面临不确定性、模糊性和变化无常
此外，即使我们拥有前所未有的信息获取渠道，我们也不能准确预测未来
我的思考：最难的其实是建立模型模拟，至于抽样和估值其实不难
虽然有句话叫做“我命由我不由天”，如果用蒙特卡罗模拟法，应该是“我命由我更由天”，通俗说“龙生龙凤生凤，老鼠的儿子会打洞”
为啥再牛的人都无法预测股票明天会怎么样
因为数据够大，影响的因素也够多，所以用蒙特卡罗模拟法也难以预测
后记：蒙特卡罗模拟法出于《史上最简单的问题解决手册》，图片来源于网络，如有侵权，请联系作者删除