汪 楠

（江西医学高等专科学校，江西 上饶 334000）

引 言

上世纪40年代美国在研制原子弹的“曼哈顿工程”时，由乌拉姆和冯•诺伊曼首先提出蒙特卡罗方法。数学家冯•诺伊曼用赌城Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩[1]。1777年，法国数学家布丰用投针实验的方法求圆周率π，这被认为是蒙特卡罗方法的起源。蒙特•卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，使用随机数（或伪随机数）来解决计算问题的方法。

可以利用蒙特卡罗方法预测误差统计量，解决扩展卡尔曼滤波器中近似误差协方差方程，可消除由于误差协方差方程中过于简化的闭合，而导致的在扩展卡尔曼滤波器中发现的无穷大误差增长[2]。在生物遗传方面，在蒙特卡罗模拟中引入理想组织等效正比计数器，并结合微剂量动力学模型精确计算重离子生物有效剂量[3]。在数学方面，根据蒙特卡罗方法可用来计算反常积分[4]。在与计算机结合方面，通过建立改进提升决策树的近似模型，运用算法合成新样本点信息，然后采用蒙特卡罗方法预测，进行可靠性分析，可以得出利用蒙特卡罗方法改进梯度提升决策树进行可靠性分析[5-7]；在生物学方面通过构建薄膜的三维生长动力学模型[8]，实现了薄膜生长的数值模拟,可以得到了沉积速率、基底温度和原子覆盖度等因素对薄膜表面粗糙度的影响。在天气气象方面利用蒙特卡罗方法推求降水分布[9]，采用K-S检验对模型进行显著性检验，采用基于欧氏距离的层次聚类方法进行状态划分，可以确定了原州区的降水分布[10]，建立了适用于原州区的滑动平均加权马尔可夫预测模型。……