Метод Монте-Карло — это мощный численный подход, основанный на использовании случайных выборок для решения сложных задач. Он находит применение в физике, финансах, машинном обучении и других областях. В этой статье мы разберем основы метода и покажем, как реализовать его в Python. Метод Монте-Карло использует многократную генерацию случайных данных для приближенного вычисления результатов. Его преимущества: - Простота реализации даже для многомерных задач. - Универсальность — применим там, где аналитические методы сложны...

Метод Монте-Карло — это группа статистических методов, основанных на использовании случайных чисел и вероятностных распределений для решения математических и физических задач Метод Монте-Карло был разработан в середине 20 века, и его основателями считаются математики Джон Фон Нейман и Станислав Улам. Этот метод возник в контексте работы над проектом атомной бомбы в Лос-Аламосской национальной лаборатории во время Второй мировой войны. Ученые искали способы решения сложных математических задач, связанных с вероятностными моделями и статистикой...