<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>Monte-Carlo - Nhãn - NZQIRC</title>
        <link>https://nzqirc.xyz/tags/monte-carlo/</link>
        <description>Monte-Carlo - Nhãn - NZQIRC</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>vi</language><copyright>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Mon, 03 Aug 2026 09:00:00 &#43;0700</lastBuildDate><atom:link href="https://nzqirc.xyz/tags/monte-carlo/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>Mô phỏng Monte Carlo (Monte Carlo Simulation)</title>
    <link>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/monte-carlo-simulation/</link>
    <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 09:00:00 &#43;0700</pubDate>
    <author>Du Mã</author>
    <guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/monte-carlo-simulation/</guid>
    <description><![CDATA[<h2 id="1-giới-thiệu">1. Giới thiệu</h2>
<p>Đã bao giờ bạn tự hỏi làm thế nào để giải quyết một bài toán quá phức tạp để có thể tính toán bằng các công thức toán học thông thường? Câu trả lời thường là: hãy để sự ngẫu nhiên làm việc đó cho bạn. Đó chính là triết lý đằng sau <strong>Mô phỏng Monte Carlo</strong> (Monte Carlo Simulation).</p>
<p>Tên gọi &ldquo;Monte Carlo&rdquo; được nhà toán học Stanislaw Ulam và John von Neumann đặt vào những năm 1940, lấy cảm hứng từ sòng bạc nổi tiếng ở Monaco, nơi chú của Ulam thường xuyên lui tới. Ý tưởng cốt lõi rất đơn giản: sử dụng <strong>lấy mẫu ngẫu nhiên</strong> (random sampling) lặp đi lặp lại để xấp xỉ kết quả của những bài toán khó hoặc không thể giải quyết bằng phương pháp giải tích (analytic).</p>]]></description>
</item>
</channel>
</rss>
