P1 · 應會
AI 基礎
蒙地卡羅方法 (Monte Carlo Method)
是什麼
蒙地卡羅方法用大量隨機抽樣模擬不確定的輸入，以模擬結果的頻率近似機率分佈、期望值或積分，適用於沒有解析解或解析解太複雜的問題。
解決什麼問題
估計風險值、專案完成時間分佈、條件機率等不確定結果；抽樣次數越多，估計越準。
考場 Trigger
- 大量隨機抽樣模擬
- 無法求解析解
- 估計損失分佈或風險區間
容易搞混
條件機率信賴區間
中級深度
能看懂模擬程式碼以次數比例估機率；估 P(A|B) 時分母用 B 發生的次數，並知道誤差隨抽樣數增加而縮小。