蒙特卡洛方法：用随机抽样求解确定性问题专栏导语：本专栏系统讲解数学建模的经典方法与 AI 智能方法，并打通两者之间的联系。上一篇我们把逻辑回归拆成了一个 sigmoid 神经元，看清了分类模型的骨架（逻辑回归与信用违约预测：从S曲线到分类器）。这一篇换一种活法：当积分算不出来、解析解根本不存在时——不再推导，而是"数"。扔十万次骰子，取平均，答案自己就浮出来了。这就是蒙特卡洛方法，数学建模里最"暴力"、却也最万能的一招。它还有一条暗线——今天所有生成式 AI 的采样过程（MCMC、扩散模型、强化学习的轨迹采样），本质上都是它的后代。本专栏 B