Monte-Carlo-Methoden bilden eine breite Klasse von Rechenalgorithmen, die auf wiederholter Zufallsstichprobe basieren, um numerische Ergebnisse zu erzielen. Das zugrundeliegende Konzept besteht darin, Zufall zu nutzen, um Probleme zu lösen, die prinzipiell deterministisch wären. Sie werden häufig eingesetzt, wenn andere Ansätze schwierig oder unmöglich anzuwenden sind, insbesondere bei der Simulation komplexer Systeme oder der Integration hochdimensionaler Funktionen.

















