1
先定义不确定因素
例如需求量、误差、价格波动、随机落点位置。把“可能变化”的东西明确出来。
Monte Carlo Simulation
把复杂的不确定性，变成可以看见的结果
蒙特卡洛模拟不是“瞎猜”，而是通过大量随机抽样，去逼近真实概率、均值与风险分布。 这页把它拆成两个很直观的实验：一个让你看到估计如何收敛，另一个让你看到分布如何支持决策。
随机抽样
重复试验
概率分布
风险决策
核心思想很简单
当问题难以直接算出解析解时，就把它改写成一个可以重复运行的随机实验。
1. 为不确定因素设定取值范围或分布
2. 随机抽样，并让模型运行一次
3. 重复很多次，把结果存下来
4. 读取均值、分位数、亏损概率与最优决策
均值
看长期平均表现，而不是单次好运气。
分位数
看最差 10% 和最好 10% 会发生什么。
收敛
样本越多，估计通常越稳定。
决策
不是只给答案，而是给你风险轮廓。
理解方法
蒙特卡洛的本质，是把“难算的问题”变成“能反复试验的问题”
只要你能描述输入的不确定性，并且能写出一次试验该怎么算，剩下的工作就交给大量抽样。 最后的结果不再是一个孤零零的数，而是一整条可以解释风险的分布。
2
随机抽样生成场景
每次抽样都像创造了一个“可能发生的世界”，它只是一种可能，但足够真实。
3
重复运行同一规则
把公式、仿真逻辑或业务规则反复执行几千次，收集每次试验的输出结果。
4
从分布里读取结论
均值告诉你大致水平，分位数告诉你尾部风险，最优决策来自对多个方案的横向比较。
交互实验室
先用 π 看见“收敛”，再用利润看见“决策”
两个场景都可以实时拖动参数。第一个帮助你理解方法本身，第二个帮助你理解它为什么在现实问题中很有用。
随机点与面积关系
绿色点在四分之一圆内，红色点在外部。比例一稳定，π 的估计也会稳定。估计值收敛曲线
蓝线是累计估计值，橙线是真实的 π。样本越多，波动通常越小。最近批次的局部波动
就算总结果越来越稳，单批样本仍会有随机起伏，这正是蒙特卡洛误差的来源。利润分布直方图
每根柱子表示这一段利润区间出现了多少次。分布越宽，说明不确定性越强。盈亏平衡
P10
P50
P90
P10：—
P50：—
P90：—
库存策略对比
横向比较不同备货量的期望利润。绿色点是最优方案，橙色点是你当前选择。结果怎么读
蒙特卡洛最有价值的地方，不是给你唯一答案，而是把“风险轮廓”也交给你。等待模拟结果中…
什么时候用
当你关心的不只是“平均答案”，而是“可能发生什么”
如果问题里存在显著不确定性、复杂联动、非线性结果或尾部风险，那么蒙特卡洛往往非常适合。
输入本身会波动
需求、成本、误差、到达时间、价格、故障率等因素都不是固定常数时，用单点计算很容易失真。
你想看整条分布
当你不仅想知道平均结果，还想知道最坏情况、最好情况、分位数和亏损概率，蒙特卡洛就很自然。
你需要比较决策方案
不同库存、不同参数、不同策略都可以在同一批随机样本上对比，帮助你做更稳妥的选择。