$$\bar{X}_n \xrightarrow{d}N\!\left(\mu,\frac{\sigma^2}{n}\right)$$ $n$ 越大越接近正态分布。 在 $[0,1]$ 上随机选择 $x_i$,
$$\int_0^1 f(x)\,dx \approx \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N f(x_i)$$ 通过曲线下点数占总点数的比例 × 面积来估计。 每步独立选择方向。
均方位移 $\langle r^2 \rangle = N \cdot (\Delta x)^2$
这是扩散方程的基础:$\langle r^2 \rangle = 2dDt$