蒙特卡洛方法是20世纪40年代随着科学技术的发展和电子计算机的发明，由冯·诺依曼和斯塔尼斯拉夫﹒乌拉姆在为核武器计划工作时发明的。蒙特卡洛方法不仅在核物理相关领域得到广泛深入的应用，也被拓展到金融工程学、宏观经济学、生物医学与计算物理学等众多科学领域。

蒙特卡洛方法可大致分为两类：①所求解的问题本身具有内在随机性，借助计算机可以直接模拟这种数目巨大的随机过程。该方法将人工法难以实现或无法实现的试验问题交由计算机完成，使得蒙特卡洛方法在科学技术中发挥更广泛的应用。②所求解的问题可以转化为某种随机分布的特征数，如随机事件出现的概率或随机变量的期望值，通过随机抽样的方法，以随机事件出现的概率估算其概率，并作为问题的求解。该方法多用于求解复杂多维积分。通俗地说就是将所要求解的积分看作服从某种分布密度函数的随机变量的数学期望，而通过某种试验，得到个观察值，最终将相应的个随机变量的值的算术平均值作为积分的近似值。

蒙特卡洛方法的优点就是能够逼真描述具有随机性质的事物特点及物理实验过程，它受几何条件限制小，收敛速度与问题维数无关，程序结构简单易行，误差容易确定且具有同时计算多个方案与多个未知量的能力。但显著的缺点就是问题收敛速度慢，误差具有概率性且在粒子输运问题中计算结果与系统大小有关。