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我可以先给您一些判断依据,方便您自行对照：
蒙特卡洛模拟的典型特征
蒙特卡洛模拟的本质是：用随机抽样来估计确定性问题的解，代码中通常会出现以下特征：
有随机数生成
import random import numpy as np np.random.randn(...) # 或 random.random() / np.random.uniform(...)
大量重复试验（循环或向量化）
N = 100000
results = []
for _ in range(N):
...
# 或者向量化写法
samples = np.random.randn(N, ...)
对随机样本做统计汇总
np.mean(results) np.std(results)
典型应用场景
- 估算 π（正方形内撒点）
- 估算积分（随机采样求平均）
- 金融期权定价（GBM 路径模拟）
- 风险 VaR / 物理粒子输运
- 强化学习中的 rollout
反例（不是蒙特卡洛）
- 只是
random.choice()做随机选择（如抽奖、洗牌）→ 是随机算法，但通常不算蒙特卡洛 - 用解析公式直接算 → 确定性问题
- 只是加了个随机噪声但没有重复采样统计 → 不算典型蒙特卡洛
请把代码贴出来，我帮您逐行分析判断。 或者您也可以直接告诉我：这段代码里有没有 random/numpy.random 相关的调用？有没有循环 N 次求平均？这样我基本就能判断了。
