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モンテカルロ法（Monte Carlo Method）
モンテカルロ法（Monte Carlo Method）とは、統計的なシミュレーション手法の一つでランダムなサンプルデータを生成して、その結果をもとに数値計算や問題解決を行う方法です。主に、解析的に解くことが難しい複雑な数値問題を解くために使われます。モンテカルロ法（Monte Carlo Method）は、大量のランダムサンプルを使って近似解を得るため、サンプル数が多ければ多いほど、結果の精度が高まる傾向があります。
この手法は、物理学、金融工学、統計学など幅広い分野で利用されており、特に確率的な問題や、確率分布に基づく計算を必要とするシナリオに有効です。例えば、株価の将来の変動を予測したり、複雑な積分問題を解くときに使用されます。モンテカルロ法（Monte Carlo Method）は、多くの試行回数を通じて「平均的な結果」を求めるため、ランダムな要素が関与する問題に対して強力なツールとなります。
モンテカルロ法（Monte Carlo Method）関連用語
モンテカルロ法（Monte Carlo Method）に関連する単語は以下の通りです。
- 確率分布（Probability Distribution）
- シミュレーション（Simulation）
- 乱数（Random Number）
- 近似解（Approximate Solution）
モンテカルロ法（Monte Carlo Method）やさしい解説
モンテカルロ法（Monte Carlo Method）とは、沢山のランダムなデータを使って、答えを見つけるための方法です。問題がすごく複雑で直接解くのが難しいときに、この方法を使って「たくさん試してみて、平均的にこんな結果になるだろう」と予測します。
例えば、サイコロをたくさん振って、どの目が出やすいかを調べたり、未来の株価がどうなるかを予測するときに使われます。ランダムな試行をたくさん行うことで、実際に近い結果を出すことができるのがこの方法のポイントです。
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