目前，研究不銹鋼應力腐蝕概率的模型有兩類，隨機變量模型和隨機過程模型。
1. 隨機變量模型
該模型(xing)(xing)是(shi)(shi)(shi)在(zai)確(que)(que)定(ding)論(lun)基(ji)礎(chu)上發(fa)展起來(lai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)。首先(xian)確(que)(que)定(ding)系統(tong)退(tui)化(hua)特(te)(te)征(zheng)值，然后再(zai)(zai)建立特(te)(te)征(zheng)值與相關變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)關系式(shi)，再(zai)(zai)將(jiang)公式(shi)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)看成隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)，最后通過相應(ying)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)計(ji)算方法得出結果(guo)。隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)是(shi)(shi)(shi)影響(xiang)特(te)(te)征(zheng)值的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)一些重要物(wu)理量(liang)(liang)，可(ke)(ke)(ke)以(yi)(yi)是(shi)(shi)(shi)自變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)，也可(ke)(ke)(ke)以(yi)(yi)是(shi)(shi)(shi)因(yin)(yin)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)，還可(ke)(ke)(ke)以(yi)(yi)是(shi)(shi)(shi)無關變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)。隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)可(ke)(ke)(ke)分(fen)(fen)(fen)(fen)為離散型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)和連(lian)續型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang),離散型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)具有分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)律(lv)，連(lian)續型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)具有概(gai)(gai)率(lv)密度(du)函數(shu)(shu)(shu)f(x)以(yi)(yi)及概(gai)(gai)率(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)函數(shu)(shu)(shu)F(x),分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)律(lv)和分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)函數(shu)(shu)(shu)可(ke)(ke)(ke)分(fen)(fen)(fen)(fen)別描(miao)述不同(tong)類(lei)(lei)型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)概(gai)(gai)率(lv)特(te)(te)性(xing)(xing)，對于研(yan)究應(ying)力腐(fu)蝕(shi)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)性(xing)(xing)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)一般都(dou)是(shi)(shi)(shi)連(lian)續型(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)，如材(cai)料性(xing)(xing)能、環境中(zhong)離子濃(nong)度(du)、溫(wen)度(du)、載荷等(deng)(deng)。確(que)(que)定(ding)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)類(lei)(lei)型(xing)(xing)以(yi)(yi)及參(can)數(shu)(shu)(shu)是(shi)(shi)(shi)概(gai)(gai)率(lv)研(yan)究的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)重要內容，它們將(jiang)直接(jie)影響(xiang)失效概(gai)(gai)率(lv)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)計(ji)算結果(guo)及其(qi)(qi)精確(que)(que)度(du)。因(yin)(yin)此，隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)概(gai)(gai)率(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)特(te)(te)性(xing)(xing)研(yan)究是(shi)(shi)(shi)一項基(ji)礎(chu)性(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)究工作。一般由觀(guan)測數(shu)(shu)(shu)據(ju)確(que)(que)定(ding)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)概(gai)(gai)率(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)類(lei)(lei)型(xing)(xing),并(bing)在(zai)此基(ji)礎(chu)上確(que)(que)定(ding)其(qi)(qi)參(can)數(shu)(shu)(shu)；當由已有的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)觀(guan)測數(shu)(shu)(shu)據(ju)難以(yi)(yi)確(que)(que)定(ding)該隨(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)理論(lun)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)形式(shi)時，則定(ding)義一個實驗分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)，再(zai)(zai)進行擬合檢驗，最后根據(ju)有限比較法選擇其(qi)(qi)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)最優概(gai)(gai)率(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)類(lei)(lei)型(xing)(xing)作為參(can)數(shu)(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)概(gai)(gai)率(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)類(lei)(lei)型(xing)(xing)。正態分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)、Weibull分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)、指數(shu)(shu)(shu)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)以(yi)(yi)及Poisson(泊松）分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)等(deng)(deng)都(dou)是(shi)(shi)(shi)應(ying)力腐(fu)蝕(shi)概(gai)(gai)率(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)析中(zhong)常用的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)概(gai)(gai)率(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)類(lei)(lei)型(xing)(xing)。
參(can)(can)數(shu)(shu)估(gu)(gu)計(ji)(ji)(ji)的(de)(de)方(fang)法(fa)(fa)(fa)有(you)矩(ju)估(gu)(gu)計(ji)(ji)(ji)法(fa)(fa)(fa)、最大（極大）似(si)然(ran)法(fa)(fa)(fa)、最小二乘法(fa)(fa)(fa)和貝(bei)葉斯估(gu)(gu)計(ji)(ji)(ji)法(fa)(fa)(fa)，其(qi)中矩(ju)估(gu)(gu)計(ji)(ji)(ji)法(fa)(fa)(fa)、最大（極大）似(si)然(ran)法(fa)(fa)(fa)最為(wei)(wei)常(chang)用(yong)。矩(ju)估(gu)(gu)計(ji)(ji)(ji)法(fa)(fa)(fa)對(dui)任何總體(ti)都可以用(yong)，不需要(yao)事先知道總體(ti)的(de)(de)分(fen)布(bu)(bu)，方(fang)法(fa)(fa)(fa)簡單，但是(shi)(shi)，變量(liang)分(fen)布(bu)(bu)特征沒有(you)得(de)到有(you)效使(shi)用(yong)，一般(ban)情況下，該方(fang)法(fa)(fa)(fa)的(de)(de)估(gu)(gu)計(ji)(ji)(ji)量(liang)有(you)多個。最大似(si)然(ran)法(fa)(fa)(fa)是(shi)(shi)在總體(ti)類型(xing)已知條件下使(shi)用(yong)的(de)(de)一種(zhong)(zhong)參(can)(can)數(shu)(shu)估(gu)(gu)計(ji)(ji)(ji)方(fang)法(fa)(fa)(fa),認為(wei)(wei)未(wei)(wei)知參(can)(can)數(shu)(shu)的(de)(de)估(gu)(gu)計(ji)(ji)(ji)值應使(shi)樣(yang)本(ben)觀測(ce)值出現的(de)(de)概率最大。有(you)些隨機參(can)(can)數(shu)(shu)總體(ti)服(fu)從什(shen)么分(fen)布(bu)(bu)是(shi)(shi)未(wei)(wei)知的(de)(de)，我們(men)要(yao)對(dui)總體(ti)是(shi)(shi)否(fou)服(fu)從某(mou)種(zhong)(zhong)分(fen)布(bu)(bu)作(zuo)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)，這樣(yang)的(de)(de)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)稱為(wei)(wei)分(fen)布(bu)(bu)的(de)(de)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)。常(chang)用(yong)的(de)(de)樣(yang)本(ben)概率分(fen)布(bu)(bu)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)方(fang)法(fa)(fa)(fa)主要(yao)有(you)：χ2檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)、J-B檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)、A-D檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)、K-S檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)以及(ji)正(zheng)態分(fen)布(bu)(bu)的(de)(de)概率紙檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)等。χ2檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)法(fa)(fa)(fa)可適用(yong)于離(li)散型(xing)或連續型(xing)分(fen)布(bu)(bu)，是(shi)(shi)一種(zhong)(zhong)應用(yong)比較(jiao)廣泛的(de)(de)分(fen)布(bu)(bu)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)法(fa)(fa)(fa)。
2. 隨機過程模(mo)型
隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)按統(tong)計特性可(ke)分(fen)(fen)為(wei)平(ping)(ping)穩(wen)(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)和非(fei)(fei)平(ping)(ping)穩(wen)(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)，按照記憶特性可(ke)分(fen)(fen)為(wei)純粹隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)、馬爾科夫隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)和獨立增量隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)；按概率分(fen)(fen)布函數可(ke)分(fen)(fen)為(wei)高(gao)斯(si)隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)和非(fei)(fei)高(gao)斯(si)隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)。平(ping)(ping)穩(wen)(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)是一類基本的(de)、重要的(de)隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)，實際(ji)工(gong)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)領域所遇到的(de)很多概率問題都(dou)可(ke)以認為(wei)是平(ping)(ping)穩(wen)(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng),平(ping)(ping)穩(wen)(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)的(de)統(tong)計特性不隨(sui)(sui)(sui)(sui)時間(jian)的(de)變化而發生變化，也就是說(shuo)，對于時間(jian)t的(de)任意n個數值t1,t2,···,tn和任意實數r,如果隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)X(t)的(de)n維分(fen)(fen)布函數滿足(zu)如下關系式(shi)，則X(t)稱為(wei)平(ping)(ping)穩(wen)(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)。
在研究應力腐蝕隨機(ji)性問題中(zhong)，泊松過程和馬爾科(ke)夫過程是常(chang)用的兩種(zhong)隨機(ji)過程：
①. 泊(bo)松(song)過(guo)程是一種重要的(de)獨(du)立(li)增量過(guo)程，是服從泊(bo)松(song)分布的(de)離散隨(sui)(sui)機過(guo)程。其(qi)應滿足兩個條件。不(bu)同(tong)時間區間內所(suo)發生(sheng)事件的(de)數目(mu)(mu)是相(xiang)互(hu)獨(du)立(li)的(de)隨(sui)(sui)機變(bian)量；在時間區間［t,t+Δ]內，發生(sheng)事件數目(mu)(mu)的(de)概(gai)率分布為：
式中，λ為強度因子，表示單位時間內事件發生的平均(jun)數(shu)。
齊次泊(bo)松(song)過(guo)程(cheng)（homogenous Poison process,HPP)屬于平(ping)穩(wen)(wen)增(zeng)量(liang)過(guo)程(cheng)，因(yin)(yin)此(ci)，λ為(wei)一正常(chang)數，且(qie)均值E[X(t)]=λt.平(ping)穩(wen)(wen)增(zeng)量(liang)過(guo)程(cheng)有(you)時并不適合(he)描(miao)述腐(fu)蝕(shi)的(de)(de)實際(ji)情況，因(yin)(yin)此(ci)引入了(le)非齊次泊(bo)松(song)過(guo)程(cheng)（non-homogenous Poisson process,NHPP).在非齊次泊(bo)松(song)過(guo)程(cheng)中，強度因(yin)(yin)子(zi)成為(wei)一個與(yu)事件(jian)有(you)關的(de)(de)強度函數λ（t), 代表了(le)不同起始時間段事件(jian)發(fa)生的(de)(de)數目。事件(jian)在Δ時間內發(fa)生k次的(de)(de)概率(lv)為(wei)：
②. 馬爾科夫過(guo)程(cheng)是一種應用極為廣泛的(de)隨機(ji)過(guo)程(cheng)，常(chang)用來研(yan)究(jiu)材料的(de)退化過(guo)程(cheng)。該過(guo)程(cheng)具(ju)有如下(xia)特(te)性，在已知目前(qian)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)X(t)條件下(xia)，它(ta)未來的(de)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)X(u)(u>t)不依賴于以(yi)往的(de)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)X(v)(v<t),只(zhi)取決于當前(qian)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)，即(ji)：
在隨機過程研究中(zhong)，通常把(ba)狀態和時間離散化，這種馬(ma)氏過程稱為馬(ma)爾(er)科夫(fu)鏈（Markov chain,又(you)稱馬(ma)氏鏈）。對(dui)于馬(ma)爾(er)科夫(fu)鏈，最重要的是確(que)定(ding)所有(you)狀態間可見的兩(liang)兩(liang)轉(zhuan)移概率，假設(she)一(yi)個(ge)馬(ma)氏鏈總(zong)共(gong)有(you)N個(ge)狀態，則其狀態轉(zhuan)移概率為一(yi)個(ge)NXN的矩陣，由一(yi)步轉(zhuan)移概率可以寫出其轉(zhuan)移矩陣為：
理論上，馬爾(er)科夫過程能很好地滿足工(gong)程實際(ji)，但在實際(ji)應用中會遇到不少(shao)問題，主要有兩個(ge)難(nan)點：實驗數據的測量(liang)和轉移概率(lv)的計算。
3. 失效概(gai)率(lv)計算(suan)
根據可靠(kao)性理論(lun)，把結(jie)構(gou)的(de)(de)(de)可靠(kao)和失(shi)(shi)效兩種工作情況的(de)(de)(de)臨界狀(zhuang)態(tai)稱為(wei)結(jie)構(gou)的(de)(de)(de)極(ji)限狀(zhuang)態(tai)。GB 50153-2008 中對結(jie)構(gou)極(ji)限狀(zhuang)態(tai)的(de)(de)(de)定(ding)義為(wei)：整個結(jie)構(gou)或結(jie)構(gou)的(de)(de)(de)某一(yi)(yi)部(bu)分超過某一(yi)(yi)特定(ding)狀(zhuang)態(tai)就不(bu)能(neng)(neng)滿足(zu)設計規定(ding)的(de)(de)(de)某一(yi)(yi)功(gong)(gong)能(neng)(neng)要求，此特定(ding)狀(zhuang)態(tai)為(wei)該功(gong)(gong)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)極(ji)限狀(zhuang)態(tai)。當結(jie)構(gou)喪失(shi)(shi)了規定(ding)的(de)(de)(de)功(gong)(gong)能(neng)(neng)時，就認為(wei)失(shi)(shi)效。廣(guang)義的(de)(de)(de)“失(shi)(shi)效”認為(wei)只(zhi)要出現以下三種情況就是(shi)失(shi)(shi)效：
①. 完全不能(neng)(neng)工作（完全喪失(shi)功能(neng)(neng)）；
②. 雖仍(reng)能(neng)(neng)工(gong)作，但不能(neng)(neng)完全滿足規定的(de)功能(neng)(neng)（功能(neng)(neng)衰退）；
③. 能(neng)工作和完(wan)成規定(ding)功能(neng)，但(dan)不能(neng)確(que)保安全，應更換維修。
結構的極限狀態方程為(wei)：
失(shi)效(xiao)概率的求解(jie)(jie)(jie)方法主(zhu)要(yao)有三種：一是(shi)解(jie)(jie)(jie)析解(jie)(jie)(jie)法；二是(shi)近(jin)似解(jie)(jie)(jie)法；三是(shi)數(shu)值解(jie)(jie)(jie)法，包括數(shu)值積(ji)分法和(he)模(mo)擬法。解(jie)(jie)(jie)析解(jie)(jie)(jie)法是(shi)最(zui)直(zhi)接的一種求解(jie)(jie)(jie)方法，但絕大多數(shu)情況下，解(jie)(jie)(jie)析解(jie)(jie)(jie)法很難(nan)求出失(shi)效(xiao)概率，只(zhi)能采(cai)用(yong)近(jin)似解(jie)(jie)(jie)法，其中最(zui)常用(yong)的是(shi)一次二階矩(ju)法。對(dui)于應(ying)力S和(he)強度R都服從正態分布的情況，采(cai)用(yong)一次二階矩(ju)法計算可靠(kao)性系(xi)數(shu)β,一旦得到可靠(kao)性系(xi)數(shu)，失(shi)效(xiao)概率可由下式計算：
一次二階矩法(fa)存在一定(ding)的(de)局限性: 一般情形下精度較差(cha)；極(ji)限狀態方程缺(que)(que)乏不(bu)(bu)變性。為了解決極(ji)限狀態方程缺(que)(que)乏不(bu)(bu)變性，1974年，Hasofer與Lind 對一次二階矩法(fa)進(jin)行了改進(jin)，后被稱為改進(jin)的(de)一次二階矩法(fa)，也稱為H-L法(fa)。
前兩種(zhong)方(fang)法(fa)(fa)(fa)都是(shi)(shi)(shi)(shi)針(zhen)對服(fu)從正態(tai)分(fen)(fen)布(bu)的(de)(de)(de)(de)隨(sui)機(ji)變(bian)(bian)量(liang)，而(er)在實際工程(cheng)問(wen)題(ti)(ti)中(zhong)，很多隨(sui)機(ji)變(bian)(bian)量(liang)往往為非正態(tai)分(fen)(fen)布(bu)，針(zhen)對這(zhe)種(zhong)情況，Fiessler等提(ti)出(chu)了(le)量(liang)正態(tai)分(fen)(fen)析(xi)(xi)法(fa)(fa)(fa)，這(zhe)種(zhong)方(fang)法(fa)(fa)(fa)可(ke)適應(ying)(ying)于求(qiu)解(jie)任意(yi)分(fen)(fen)布(bu)隨(sui)機(ji)變(bian)(bian)量(liang)的(de)(de)(de)(de)失(shi)(shi)效(xiao)概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)。數(shu)值(zhi)解(jie)法(fa)(fa)(fa)是(shi)(shi)(shi)(shi)求(qiu)解(jie)失(shi)(shi)效(xiao)概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)的(de)(de)(de)(de)常用(yong)(yong)(yong)(yong)方(fang)法(fa)(fa)(fa)，數(shu)值(zhi)積分(fen)(fen)法(fa)(fa)(fa)和解(jie)析(xi)(xi)解(jie)法(fa)(fa)(fa)一(yi)樣(yang)，都是(shi)(shi)(shi)(shi)直(zhi)接積分(fen)(fen)求(qiu)解(jie)結(jie)構(gou)的(de)(de)(de)(de)失(shi)(shi)效(xiao)概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)，但是(shi)(shi)(shi)(shi)受聯(lian)合概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)密(mi)度函數(shu)復雜(za)性(xing)的(de)(de)(de)(de)影響，這(zhe)種(zhong)方(fang)法(fa)(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)使用(yong)(yong)(yong)(yong)范圍受到(dao)限制；而(er)數(shu)值(zhi)模擬(ni)法(fa)(fa)(fa)是(shi)(shi)(shi)(shi)解(jie)決復雜(za)概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)問(wen)題(ti)(ti)的(de)(de)(de)(de)有效(xiao)方(fang)法(fa)(fa)(fa)。隨(sui)著計(ji)算(suan)(suan)機(ji)容量(liang)和計(ji)算(suan)(suan)速度的(de)(de)(de)(de)提(ti)高(gao)，目前，數(shu)值(zhi)模擬(ni)法(fa)(fa)(fa)成為概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)分(fen)(fen)析(xi)(xi)的(de)(de)(de)(de)一(yi)種(zhong)普(pu)遍方(fang)法(fa)(fa)(fa)，數(shu)值(zhi)模擬(ni)的(de)(de)(de)(de)主要作用(yong)(yong)(yong)(yong)是(shi)(shi)(shi)(shi)把概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)模型(xing)轉(zhuan)化為統計(ji)問(wen)題(ti)(ti)，以(yi)便可(ke)以(yi)采用(yong)(yong)(yong)(yong)標準統計(ji)學(xue)方(fang)法(fa)(fa)(fa)分(fen)(fen)析(xi)(xi)結(jie)果。蒙特卡羅模擬(ni)法(fa)(fa)(fa)是(shi)(shi)(shi)(shi)一(yi)種(zhong)傳統的(de)(de)(de)(de)計(ji)算(suan)(suan)方(fang)法(fa)(fa)(fa)，它的(de)(de)(de)(de)基本(ben)思(si)想是(shi)(shi)(shi)(shi)用(yong)(yong)(yong)(yong)基本(ben)隨(sui)機(ji)變(bian)(bian)量(liang)的(de)(de)(de)(de)聯(lian)合概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)密(mi)度函數(shu)進行(xing)抽樣(yang)，用(yong)(yong)(yong)(yong)落入失(shi)(shi)效(xiao)域內樣(yang)本(ben)點的(de)(de)(de)(de)個數(shu)與總(zong)樣(yang)本(ben)點的(de)(de)(de)(de)個數(shu)之比作為所定義的(de)(de)(de)(de)失(shi)(shi)效(xiao)概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)。該(gai)方(fang)法(fa)(fa)(fa)不受隨(sui)機(ji)變(bian)(bian)量(liang)維數(shu)限制、不存在狀態(tai)空間爆炸問(wen)題(ti)(ti)，且(qie)不受任何假設約束，可(ke)以(yi)用(yong)(yong)(yong)(yong)來解(jie)決高(gao)維動態(tai)失(shi)(shi)效(xiao)概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)的(de)(de)(de)(de)求(qiu)解(jie)難題(ti)(ti),當抽樣(yang)試驗次(ci)數(shu)足夠(gou)多時(shi)，近(jin)似解(jie)的(de)(de)(de)(de)精確度高(gao)，是(shi)(shi)(shi)(shi)目前應(ying)(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)最多的(de)(de)(de)(de)一(yi)種(zhong)數(shu)值(zhi)模擬(ni)方(fang)法(fa)(fa)(fa)。
