圆周率（Pi）是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母 π 表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π 也等于圆形之面积与半径平方之比，是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。 蒙特卡洛方法（Monte Carlo method）也称统计模拟法、统计试验法。蒙特卡洛方法的基本思想是：首先建立一个描述问题的概率模型或随机过程，使它的参数或数字特征等于问题的解；然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算这些参数或数字特征；最后给出所求解的近似值。 使用蒙特卡洛法求解 π 值基本步骤如下：构造一个单位正方形和一个单位圆的 1/4；往正方形内随机投点，根据点到原点的距离是否大于 1

1.用随机投点法、样本平均值法计算定积分 作业: 2.用随机投点法、样本平均值法计算定积分

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MC_LightScattering 用于深部组织成像正向模型的蒙特卡洛光散射模拟。 运行example_0.m开始。

之字形回旋镖 概述 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法用于从概率分布中进行采样，例如贝叶斯模型中的后验分布。 在ZigZagBoomerang.jl中实现的分段确定性蒙特卡洛（PDMC）方法具有相同的目标，不同的是，此处的分布是通过粒子的连续运动而不是一次移动一个点来进行探索的。 在此，粒子在随机时间改变方向，并在确定性轨迹上移动（例如，沿着恒定速度的直线，请参见图片） 校准随机方向的变化，以使粒子的轨迹采样正确的分布； 从轨迹可以估算出感兴趣的量，例如后均值和标准差。 是否改变方向的决定仅需要评估偏导数，该偏导数依赖于很少的坐标-坐标在马尔可夫毯子中的邻域。 这样就可以使用Julia的多线程并行性（或其他形式的并行计算）来利用多个处理器内核。 约里斯·比尔肯（Joris Bierken）的“以及我们关于话语是ZigZagBoomerang.jl所涵盖方法的理论和应用的良好起点。

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论文研究-涨落后的城市道路交通拥挤蒙特卡洛预测.pdf,  阐述了城市道路交通系统涨落和触发的数学描述,建立出现涨落后城市道路交通系统的自组织过程动态数学模型;依据最大交通流导致路段最大饱和度原理将模型简化,并利用蒙特卡洛(MonteCarlo)方法,将模型应用于出现涨落后道路拥挤预测.

卡尔曼滤波的一个小范例，采用蒙特卡洛仿真实现轨迹平滑，对于初学卡尔曼滤波信息融合技术的同学有很大帮助