The Monte Carlo code MCML (Monte Carlo modeling of light transport in multi-layered tissue) has been the gold standard for simulations of light transport in multi-layer tissue, but it is ineffective in the presence of three-dimensional (3D) heterogeneity. New techniques have been attempted to resolve this problem, such as MCLS, which is derived from MCML, and tMCimg, which draws upon image datasets. Nevertheless, these approaches are insufficient because of their low precision or simplistic mode

MCX是用于在3D介质中静态或时间分辨的光子传输的Monte Carlo模拟软件。 它使用基于GPU的大规模并行计算技术，与传统的基于单线程CPU的仿真相比，速度非常快。

马尔可夫链蒙特卡洛-0/1背包问题 该资料库引用了该学科的最终：《蒙特卡洛算法和马尔可夫链中的特殊主题》 ，PESC / COPPE / UFRJ ，由 教授在2018年第一学期教授。 学生们： 关于 该存储库的目的是为0/1背包问题建立解决方案，也就是说，每个元素都可以或不可以不经过重复就出现在解决方案中。 开发的代码旨在评估涉及Markov Chains Monte Carlo的不同算法的结果和性能。 与伪多项式求解算法和贪婪算法（称为“爬山”）相比，本文涵盖的技术涉及不同冷却和过渡策略下的随机游走，Metropolis Hastings，模拟退火算法。 此外，该存储库还试图提出可能的场景，在这些场景中，马尔可夫链蒙特卡洛算法比确定性算法更具优势。 运行算法 所有算法都是使用编写的，并且在src目录中可用。 在data目录中，您可以找到一些可以由算法执行的问题。 涉及Mark

详细介绍了蒙特卡洛方法，包含蒙特卡洛模拟，还有一些实例

如题“MONTE CARLO METHODS FOR ELECTROMAGNETICS”

论文示例 1 的实现，Au 和 Beck (2001) - 通过子集模拟估计高维度中的小故障概率。 主文件是“ MCS_SS_linosc.m”： 子集模拟方法包含在文件“SS.m”中，修改后的 Metropolis 算法包含在“MMA.m”中。 为了进行比较，还在文件“ MCS.m”中提供了粗略的蒙特卡洛模拟方法。

计算物理导论的非常有用的一本书，详细介绍了蒙特卡罗方法，对编程非常有帮助。。。。

Monte Carlo法是解决数学物理问题的非确定性数值方法。将数学问题处理成概率模拟，然后通过一些实验取样程序，来求解此概率模拟的近似解。

为了演示该方法，此代码使用蒙特卡罗模拟计算塔（多伦多的 CN 塔）的体积。

实验内容： 1、 了解matlab中各种常见随机数的生成； 2、 掌握一维，高维的数值积分的monte carlo 方法； 实验要求： 1、 研究monte carlo 求积精度与样本容量的关系； 2、 比较monte carlo 方法与代数求积法的精度差异；