2. 什么是蒙特卡罗仿真? 🎲
蒙特卡罗仿真（Monte Carlo Simulation）是一种通过随机抽样来解决复杂问题的计算方法。它最初由数学家Stanislaw Ulam和John von Neumann在20世纪40年代提出，主要用于模拟核反应过程中的中子扩散问题。如今，这种方法被广泛应用于金融、工程、科学、医学等领域，以评估各种不确定性因素对系统的影响。
蒙特卡罗仿真的基本思想是通过大量随机抽样的方式，模拟系统可能的各种状态，并统计这些状态的结果。通过这种方式，可以得到一个关于系统行为的统计学描述，从而帮助我们理解系统的不确定性。例如，在金融领域，蒙特卡罗仿真可以帮助投资者预测股票价格的波动范围；在工程领域，它可以用于评估桥梁或建筑物在不同条件下的安全性。