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需求

主要是最近在看simulation的内容。蒙特卡洛模拟也是常用的方法。

参考

蒙特卡洛模拟（Python）深入教程【https://zhuanlan.zhihu.com/p/257196971】

基本背景

主要的背景是材料合成有两种方案。首先，在合成过程中有25%的概率反还合成材料。一种是10%的可能性获得额外产出，那么那种方案更好呢。

简单来说，

- 方案一：【3】个小材料合成【1】个大材料。其中25%的概率返还【1】个小材料。

- 方案二：【3】个小材料合成【1】个大材料。其中10%的概率额外给【1】个大材料。

那种方案能获得更多的打材料呢？

以下是蒙特卡洛模拟的期望：

每次有300个小材料，将其合成为大材料。将这个过程通过重复10000次，获取最终能够获取大材料的期望。以下是模拟的期望。可以看到，两种方案更优的是10%的额外产出，但是两者差距不大。

模拟过程的期望