Chào mừng các bạn quay trở lại với bài học thứ hai. Ở bài trước, chúng ta đã học cách thiết lập và thực hiện một mô phỏng Monte Carlo cơ bản. Chúng ta đã thấy rằng bằng cách lặp lại một thử nghiệm ngẫu nhiên đủ nhiều lần, kết quả sẽ hội tụ về giá trị lý thuyết. Tuy nhiên, một vấn đề thực tế là: “đủ nhiều lần” có thể là một con số khổng lồ, đòi hỏi rất nhiều thời gian và sức mạnh tính toán. Trong bài học này, chúng ta sẽ giải quyết chính vấn đề đó. Chúng ta sẽ tìm hiểu về “biến thiên lấy mẫu” – lý do tại sao kết quả mô phỏng lại có độ “nhiễu” – và khám phá các kỹ thuật thông minh được gọi là kỹ thuật giảm phương sai. Mục tiêu của chúng là giúp chúng ta đạt được độ chính xác mong muốn với số lần lặp lại ít hơn đáng kể. Cụ thể, chúng ta sẽ đi sâu vào hai phương pháp phổ biến và …