术语结论
蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）
通过大量随机抽样与重复计算估计复杂系统输出概率分布的数值方法；蒙特卡洛在输入参数不确定性传播、结构可靠度评估与风险分析中广泛应用。监测数据的不确定度可通过蒙特卡洛传播到计算结果中，如由实测应变与弹性模量（均有不确定度）蒙特卡洛计算应力的概率分布。蒙特卡洛的精度随抽样次数增加而提高（误差∝1/√N），通常需 10000~100000 次抽样才能稳定收敛。
解释与关联
常见应用
- 结构可靠度评估
- 不确定度传播
常见问题
蒙特卡洛需要多少次抽样
取决于精度要求与问题复杂度；一般10000~100000次，可靠度评估需更多次以捕捉尾部概率。
蒙特卡洛和解析法哪个好
解析法精确但需简化假设，蒙特卡洛灵活可处理非线性与任意分布但计算量大；复杂系统优先蒙特卡洛。
内容边界与下一步
蒙特卡洛模拟属「数据处理」范畴，具体型号、量程与适用条件以 xmsiyb.com 正式技术资料为准；本词条仅作概念与技术路线说明。
