蒙特卡洛模拟怎么运用（蒙特卡罗模拟法）
蒙特卡洛模拟怎么运用（蒙特卡罗模拟法）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。 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。）∵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
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
