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Métodos de Monte Carlo
Una clase de algoritmos computacionales que utilizan muestreo aleatorio para obtener resultados numéricos, típicamente para estimación de probabilidades u optimización. En robótica: la localización de Monte Carlo (filtros de partículas) estima la pose del robot; la búsqueda en árbol de Monte Carlo planifica en entornos estocásticos; los rollouts de MC estiman retornos esperados en optimización de políticas de control.