我们经常在各类算法中看到”蒙特卡罗”(Monte Carlo)的字样, 比如MCMC(Markov Chain Monte Carlo) , 还有AlphaGo使用的蒙特卡洛搜索树. 其实, “蒙特卡罗”并不是一个特定算法, 它是一个思想或者方法的统称. 听起来很神秘, 其实用正常”人话”就能简单解释.
维基百科对蒙特卡罗方法（英语：Monte Carlo method）给出的解释是:
二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
与它对应的是确定性算法。
所以说, 蒙特卡罗算出的值, 不是精确的而是一个估计, 但是在人们可以接受的错误范围.
下面是维基百科上一个很直观的例子:
使用蒙特卡洛方法估算π值. 放置30000个随机点后,π的估算值与真实值相差0.07%.
这张图其实很简单, 就像我们玩飞镖一样, 随机地在一个方形平面上投掷30000个飞镖, 事先我们并不知道圆周率π的值究竟是多少, 但是我们知道这里有1/4的圆, 于是我们把红色面积上的点数m, 和蓝色面积上的点数n, 以及圆周率π的关系, 可以写出一个约等于的式子:
π ≈ 4m/(n+m) 继续阅读五分钟解释什么是蒙特卡罗(Monte Carlo Method)方法