蒙特卡洛方法原理及编程

利用MATLAB实现蒙特卡洛算法，方法比较简单，适用于初学者

可以计算仿真，测试成功 %for i=1:n sample=samplex(nn:n,:); t1=sum(sample); t2=mean(sample); t3=std(sample,0); %r

期权蒙特卡洛模拟定价的代码（MATLAB）

matlab实现蒙特卡洛算法，蒙特卡洛算法在各个行业应用十分广泛，主要使用在统计分析中。

针对一个电子产品系统采用动态故障树蒙特卡洛仿计算系统失效概率

序贯蒙特卡洛法程序，可以参考的学习，对初学序贯蒙特卡洛法有很大帮助。

美式期权蒙特卡洛模拟源程序（最小二乘法）

设mx(x)是一个一致的75%正确的蒙特卡洛算法

MATLAB实现蒙特卡洛方法进行可靠度计算，有效评估系统稳定性。

利用Matlab算法，可以对股价进行蒙特卡洛模拟，进而得到模拟的股价分布和路径。该方法基于随机模拟，通过生成大量可能的股价走势，分析其统计特征，最终以图形化方式展示股价的潜在波动范围及趋势。