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モンテカルロ法（Monte Carlo Method）の特徴として、最も適切なものはどれか。

ア.乱数を大量に発生させて確率的なシミュレーションを繰り返すことで、複雑な問題の近似解を求める手法である。正解

イ.確定的な数式で解析解が求まる問題のみに適用できるシミュレーション手法である。

ウ.モンテカルロ法の精度はシミュレーション回数に依存せず、一定回数（例：1000回）以上実行すれば必ず厳密解が得られる。

エ.モンテカルロ法はカジノ計算のための専用手法であり、工学・科学分野での実用的な応用例はない。

解説

モンテカルロ法は「サイコロを何万回も振って答えを推測する」手法。円周率πを「正方形に無作為に点を打って、円の中に入った比率×4≒π」で求めるアレ。乱数＋大量試行＝近似解。

なぜアが正解か

アが正解。モンテカルロ法は乱数（ランダムサンプリング）を用いて確率的シミュレーションを大量に繰り返し、統計的に答えを近似する手法。数式で解けない複雑な問題（多次元積分・金融リスク計算・核反応シミュレーション・プロジェクトリスク分析）に有効。試行回数が多いほど精度（収束）が上がる。

なぜイは間違いか

逆。モンテカルロ法は「解析解が求まらない複雑な問題」に乱数で近似するために使う。確定解があれば普通に数式で解けばいい。

なぜウは間違いか

厳密解は得られない。乱数を用いる以上、確率的な誤差が残る（1/√n で誤差が減少）。試行回数を増やすほど精度が上がるが、厳密解には収束しない。

なぜエは間違いか

モンテカルロ法は名前の由来こそカジノだが、核物理・金融工学・気候モデル・プロジェクト管理（PERT）・機械学習など広範な分野で活用される実用的手法。

出典: AI生成問題（学習用）

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