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Métodos de Monte Carlo
Uma classe de algoritmos computacionais que usam amostragem aleatória para obter resultados numéricos, tipicamente para estimação de probabilidade ou otimização. Em robótica: localização de Monte Carlo (filtros de partículas) estima a pose do robô; busca em árvore de Monte Carlo planeja em ambientes estocásticos; rollouts de MC estimam retornos esperados em otimização de política de controle.