乱数を使った積分
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/08 01:30 UTC 版)
詳細は「モンテカルロ法#数値積分」を参照 被積分関数の定義域が高次元であったりして近似公式がうまく計算できないような場合(次元の呪いが発生する場合)、モンテカルロ法が上手く行く場合もある。 単純なモンテカルロ積分 加重サンプリングを行う VEGAS 法 層化抽出法を行うよう改良を加えた MISER 法 などがあり、このような数値積分法はモンテカルロ積分とよばれる。 一様乱数の代わりに超一様分布列（英語版）を使うと準モンテカルロ法（英語版）になり、より速く収束する場合がある。 確率論やランダム行列理論などを用いて上記の近似公式とモンテカルロ積分を融合させたアルゴリズムも提案されている。
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