我总是阅读/听到“蒙特卡洛”模拟。作为我工作的一部分，我之前做过“蒙特卡洛”模拟来计算某些赌博游戏的赔率，这只不过是基本上使用 RNG 来模拟随机结果（老虎机旋转轮子）并以此为基础获得决赛游戏结果，重复并获得估计的平均结果。
任何人都会在不知道他们正在做的事情被称为“蒙特卡洛”X 的情况下这样做。
我的问题是，除了听起来复杂/聪明之外，还有什么理由将随机模拟称为“蒙特卡洛”模拟？任何技术/合法原因？
编辑：我建议人们阅读这个问题的答案。它代表了我想更好地问的问题。我试图找出是否有技术原因来区分“蒙特卡洛”和“随机”模拟，而不考虑任何历史原因。
Nicholas Metropolis 在 1987 年声称
正是在那个时候，我为统计方法提出了一个明显的名称——这个建议与 Stan [islaw Ulam] 有一个叔叔会向亲戚借钱这一事实不无关系，因为他“只需要去蒙特卡洛”。
“蒙特卡洛”指的是摩纳哥的一家赌场。当然，正如您所注意到的，赌场与随机数生成有关。（并且 - 可能是毁灭性的 - 产生许多随机数的结果。）
这个命名法需要在一群物理学家和数学家的背景下来看待，这些物理学家和数学家自娱自乐地玩小额扑克。与此相关的是，斯坦尼斯瓦夫·乌拉姆在他的回忆录中写道
Metropolis 曾经描述过从著名博弈论论文的作者约翰·冯·诺依曼那里赢得 10 美元是何等的胜利。然后他用五美元买了他的书，把另外五本贴在封面里，作为他胜利的象征。
这可能会让您了解产生以赌博场所为原型的技术术语的知识环境。
编辑：你问
除了听起来复杂/聪明之外，还有什么理由将随机模拟称为“蒙特卡洛”模拟？
除了随机模拟的普遍接受术语外，我没有看到或知道任何其他原因。这可能不是“技术”原因，但我想说，对技术问题使用公认的术语是减少误解的充分理由。
基本上，所有蒙特卡洛方法都使用（弱）大数定律：均值收敛于其期望值。
然后是准蒙特卡罗方法。这些是通过随机数和等距网格的折衷来模拟的，以产生更快的收敛。
非蒙特卡罗模拟例如用于计算流体动力学。在流体的单个部分的“微尺度”上对流体动力学进行建模是很容易的。这些部分具有初始速度、压力和尺寸，并受到来自相邻部分的力或固体的影响。模拟通过计算所有部分及其相互作用来计算流体的整体行为。有效地做到这一点使这成为一门科学。那里不需要随机数。
在气象学或气候研究中，事情也是类似的。但现在，初始值并不完全清楚：您只有在某些测量点的气象数据。很多数据需要猜测。
此外，蒙特卡洛模拟有望帮助研究人员获得接近现实的结果，它们是旨在模拟现实的随机模拟。如果您的随机模拟与现实或预测某些实际事件没有任何关系，那么将您的随机模拟称为蒙特卡洛模拟是不正确的。
您可以在其他答案和评论中了解蒙特卡洛名称的历史。所以这个答案将提供一个补充的观点。
在成熟的公司中，它被称为随机模拟。例如，参见 Asmussen 和 Glynn 的“随机模拟：算法与分析”一书。http://www.springer.com/us/book/9780387306797。
蒙特卡洛模拟是一个相当低级的术语（请原谅我的势利）。在我的工作场所，我通常提到蒙特卡洛模拟，因为如果我说随机模拟，很多人都不知道我在说什么。我通常不会发现自己在那里的高档公司，哈哈。