蒙特卡罗方法，也称统计模拟方法，是1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。是指使用随机数来解决很多计算问题的方法。
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在概率论和统计学中，方差描述的是一个随机变量的离散程度，即一组数字与其平均值之间的距离的度量，是随机变量与其总体均值或样本均值的离差的平方的期望值。方差在统计中有非常核心的地位，其应用领域包括描述统计学、推论统计学、假说检定、度量拟合优度，以及蒙地卡罗方法。由于科学分析经常涉及统计，方差也是重要的科研工具。方差是标准差的平方、分布的二阶矩，以及随机变量与其自身的协方差，其常用的符号表示有
σ
2
{\displaystyle \sigma ^{2}}
、
s
2
{\displaystyle s^{2}}
、
Var
{\displaystyle \operatorname {Var} }
、
V
{\displaystyle V}
，以及
V
{\displaystyle \mathbb {V} }
。
马尔可夫链蒙地卡罗方法方法是一组用马氏链从随机分布取样的算法，之前步骤的作为底本。步数越多，结果越好。
Geant4是由欧洲核子研究组织基于C++面向对象技术开发的蒙地卡罗方法应用软件包，用于模拟粒子在物质中输运的物理过程。相对于MCNP、EGS等商业软件来说，它的主要优点是源代码完全开放，用户可以根据实际需要更改、扩充Geant4程序。
马尔可夫链蒙地卡罗方法方法是一组用马氏链从随机分布取样的算法，之前步骤的作为底本。步数越多，结果越好。
马尔可夫链蒙地卡罗方法方法是一组用马氏链从随机分布取样的算法，之前步骤的作为底本。步数越多，结果越好。
马尔可夫链蒙地卡罗方法方法是一组用马氏链从随机分布取样的算法，之前步骤的作为底本。步数越多，结果越好。
马尔可夫链蒙地卡罗方法方法是一组用马氏链从随机分布取样的算法，之前步骤的作为底本。步数越多，结果越好。
马尔可夫链蒙地卡罗方法方法是一组用马氏链从随机分布取样的算法，之前步骤的作为底本。步数越多，结果越好。
在概率论和统计学中，方差描述的是一个随机变量的离散程度，即一组数字与其平均值之间的距离的度量，是随机变量与其总体均值或样本均值的离差的平方的期望值。方差在统计中有非常核心的地位，其应用领域包括描述统计学、推论统计学、假说检定、度量拟合优度，以及蒙地卡罗方法。由于科学分析经常涉及统计，方差也是重要的科研工具。方差是标准差的平方、分布的二阶矩，以及随机变量与其自身的协方差，其常用的符号表示有
σ
2
{\displaystyle \sigma ^{2}}
、
s
2
{\displaystyle s^{2}}
、
Var
{\displaystyle \operatorname {Var} }
、
V
{\displaystyle V}
，以及
V
{\displaystyle \mathbb {V} }
。
在概率论和统计学中，方差描述的是一个随机变量的离散程度，即一组数字与其平均值之间的距离的度量，是随机变量与其总体均值或样本均值的离差的平方的期望值。方差在统计中有非常核心的地位，其应用领域包括描述统计学、推论统计学、假说检定、度量拟合优度，以及蒙地卡罗方法。由于科学分析经常涉及统计，方差也是重要的科研工具。方差是标准差的平方、分布的二阶矩，以及随机变量与其自身的协方差，其常用的符号表示有
σ
2
{\displaystyle \sigma ^{2}}
、
s
2
{\displaystyle s^{2}}
、
Var
{\displaystyle \operatorname {Var} }
、
V
{\displaystyle V}
，以及
V
{\displaystyle \mathbb {V} }
。
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