蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
AlphaGo是由谷歌开发的人工智能系统，用于探索围棋的规则。蒙特卡罗算法是一种概率算法，用于模拟随机事件并解决各种问题。两者不同之处在于，AlphaGo是一种人工智能系统，通过模仿人类思维的方式来解决问题，而蒙特卡罗算法是一种数学模型，通过模拟随机事件来解决问题。
进一步说，AlphaGo使用了深度学习技术来学习围棋的规则，并使用蒙特卡罗树搜索算法来选择最佳的下棋策略。蒙特卡罗算法则是基于随机模拟的方式来解决问题的。因此，AlphaGo可以根据围棋的规则自主思考和决策，而蒙特卡罗算法则是通过随机模拟来预测结果。
1、依据概率分布ψ（x）不断生成随机数x，并计算f（x）：由于随机数性质，每次生成的x的值都是不确定的，为区分起见，可以给生成的x赋予下标。如xi表示生成的第i个x。生成了多少个x，就可以计算出多少个f（x）的值。
2、将这些f（x）的值累加，并求平均值例如我们共生成了N个x，这个步骤用数学式子表达。
3、到达停止条件后退出：常用的停止条件有两种，一种是设定最多生成N个x，数量达到后即退出，另一种是检测计算结果与真实结果之间的误差，当这一误差小到某个范围之内时退出。
4、误差分析：这种方法得到的结果是随机变量，因此，在给出点估计后，还需要给出此估计值的波动程度及区间估计。严格的误差分析首先要从证明收敛性出发，再计算理论方差，最后用样本方差来替代理论方差。
使用蒙特·卡罗方法进行分子模拟计算：
1、使用随机数发生器产生一个随机的分子构型。
2、对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变，产生一个新的分子构型。
3、计算新的分子构型的能量。
4、比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化，判断是否接受该构型。
若新的分子构型能量低于原分子构型的能量，则接受新的构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。若新的分子构型能量高于原分子构型的能量，则计算玻尔兹曼因子，并产生一个随机数。若这个随机数大于所计算出的玻尔兹曼因子，则放弃这个构型，重新计算。
百度百科-蒙特·卡罗方法
Crystal Ball为Microsoft Excel插件。它使用蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟技术进行概率风险分析。
您可以在Microsoft Excel环境下建立模型，描述输入变量与输出变量以及定义它们之间的函数关系，通过Crystal Ball指定输入变量的概率分布以及变量间的相关关系，然后通过Crystal Ball进行蒙特卡罗随机模拟抽样，Microsoft Excel会根据建立的逻辑关系和模型对输出变量进行再计算，最后得到输出变量（您所感兴趣的结果）的概率分布。
蒙特卡洛模拟又称为随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在上世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。
蒙特卡洛随机模拟法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。
蒙特卡洛随机模拟法 - 实施步骤抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。
扩展资料基本原理思想
当所要求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。
蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数学方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。可以把蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知概率分布抽样；建立各种估计量。
参考资料来源：百度百科-蒙特卡罗模拟
参考资料来源：百度百科-蒙特卡洛随机模拟法
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