統計的ランダムサンプリング法、確率的シミュレーション、確率論および計算方法に基づいて統計的方法として知られているモンテカルロシミュレーション方法。計算方法の多くの問題を解決するための乱数（またはより一般的な擬似乱数）の使用です。リンクされている一定の確率モデルの問題点の解決、あるいは近似解を得るために、コンピュータシミュレーションと統計的サンプリングを実現。象徴的に、この方法の統計的確率特性を示し、それは、モンテカルロ法の基本的な考え方であるモンテカルロ名のカジノ、から借りています。サンプルサイズが十分に大きい場合、我々は周波数の確率を推定するために使用することができます。これは一般的な方法で評価さパイπです。我々は、ランダムに一つの範囲（0,1）内の座標（x、y）を選択すると、選択された各座標点の確率に等しいです。座標は、丸顔の正方形確率1の四分の一の端に落ち以下の通りであります：
点が象限ランダム面（第1象限）に低下し、ランダム点の確率が1/4円の面積よりも四分の一点正方形（第一象限）に当たることで人気のある点広場の面積の4分の1以上。
プログラム：
ランダムサンプル番号1000000、サンプルのより多く、より正確なパイ。サンプルの10億数についての蘭は、コンピュータが数十秒で実行し、結果を使い果たし3.14159522です...
結果：
