Les méthodes de Monte-Carlo constituent une vaste classe d'algorithmes de calcul qui s'appuient sur un échantillonnage aléatoire répété pour obtenir des résultats numériques. Le principe sous-jacent est d'utiliser l'aléatoire pour résoudre des problèmes qui, en principe, pourraient être déterministes. Elles sont souvent employées lorsqu'il est difficile, voire impossible, d'utiliser d'autres approches, notamment pour la simulation de systèmes complexes ou l'intégration de fonctions de grande dimension.

















