Métodos de Monte Carlo

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Métodos de Monte Carlo
Los métodos de Monte Carlo son técnicas estadísticas y computacionales que se utilizan para estimar el valor de una cantidad desconocida mediante la generación de números aleatorios. 
Estos métodos se basan en el principio de que se puede aproximar el valor de una cantidad mediante la realización de un gran número de experimentos aleatorios y promediando los resultados.
Los métodos de Monte Carlo tienen una amplia gama de aplicaciones, como la simulación de sistemas físicos, la optimización de procesos y la estimación de integrales. 
En el contexto de la integración numérica, los métodos de Monte Carlo se utilizan para estimar el valor de una integral mediante la generación de puntos aleatorios en el dominio de integración y el cálculo del promedio de los valores de la función en esos puntos.
Aunque los métodos de Monte Carlo pueden proporcionar resultados precisos, su precisión depende del número de puntos aleatorios generados y pueden requerir un mayor tiempo computacional en comparación con otros métodos más directos. Sin embargo, su capacidad para manejar integrales de alta dimensionalidad los hace útiles en problemas complejos donde otros métodos pueden no ser prácticos.