Monte-Carlo симуляции: как случайность решает сложные задачи

Monte-Carlo Simulations

Eli Bendersky показывает, как Monte Carlo методы применяются для численного интегрирования, комбинаторных задач и финансового планирования. На примере оценки числа π с помощью дротиков, анализа карточной игры SET и моделирования пенсионных портфелей автор демонстрирует, что случайная выборка и закон больших чисел позволяют получать надёжные ответы там, где аналитические методы бессильны. Код доступен на GitHub.