- 随着样本容量n的增加，样本均值接近整体均值
我们可以通过可视化的方式观察样本均值是如何接近理论均值的。在投掷均匀骰子的实验中，理论平均值为3.5，下面是实验结果。
蒙特卡洛法与数值积分
正如前面提到的，蒙特卡洛法使用随机性来解决确定性问题。基本方法是，在一个特定的域中生成随机数，对它执行一些确定性的计算。它在许多领域都很有用，比如物理学、经济学、工程学等。现在，我们将看到它在数学中的应用——用它来计算数值积分。
给定一个函数g，它的积分区间是[a, b]。我们的目标是用蒙特卡洛法计算这个积分。如果g是非初等函数，将其积分写成初等形式是不可能的。
下面是一个非初等函数的例子，
考虑一个有n个随机变量的序列，服从均匀分布（uniform distribution），
