蒙特卡洛方法也称为蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）。“Monte Carlo” 源自欧洲小国摩纳哥的一座赌城之名，由此可见，该方法与赌场中的掷骰子原理相关 —— 换句话说，它通过随机抽样，从统计学角度研究目标对象，例如工程可靠性、股市走向以及宏观和微观物理量等。
举例来说，在一个 2×2（忽略单位）的正方形中有一个内切圆，显然该圆的半径为 1，其面积应为 π。若用蒙特卡洛方法求这个圆的面积，可以正方形为边界，随机向其中投掷大量小球。比如投掷 10000 次，假设落入圆中的小球有 7800 次，那么落入圆中的概率就是 0.78，再乘以正方形的面积 4，得到结果为 3.12。显然，这与实际面积 3.1416 仍有一定差距；如果将随机投掷小球的次数提高到十万甚至一百万次，落入圆内的概率会更加准确（比现有 0.78 略大），最终计算出的面积也会越来越接近真实值 3.1416。由此不难看出该方法处理具体问题的思路。当然，这个圆面积是个特例，我们有公式计算它，无需 MC 方法。如果正方形面积中是一个完全无规则的形状就可用 MC 方法求出其真实面积。
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