そもそも，モンテカルロ法とは，フォン・ノイマン（ V.Neumann )やウラム(
S.M.Ulam )によって 1945 年頃から用いられ，「確定的な問題を，乱数を利用して解くこと」とされていたようです．
しかし最近では，少しこれを拡大解釈して，乱数を利用するシミュレーションをモンテカルロ法ということが多くなってきました．
さて，円周率が π であることは有名ですが，ここでは乱数を用いたシミュレーションで
π の値に迫ってみましょう．
下図のように1辺の長さが１の正方形とそれに内接する
4分の1 円 （ 扇形 ）があります．
正方形の面積 ： 扇形の面積＝ １： π/4
この正方形のなかに，ランダムに ｎ 個の点を落としたとき，ｒ
個の点が円内に落ちたとすれば，
1： π/4 ＝ ｎ ： ｒ ∴ π ＝ 4 * r/ｎ
となります．落とす ｎ 個の点を多くすればするほど，より正確な値
に近くなると予想できるでしょう．
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