몬테카를로 방법
난수를 반복적으로 생성하여 복잡한 시스템의 행동을 확률적으로 모델링하는 알고리즘이다. 결정론적으로 풀기 어려운 문제나 희귀 사건의 발생 확률을 추정할 때 사용되며, 시뮬레이션의 정확도를 높이는 핵심 메커니즘이다.