1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

1. 第一节　简单而复杂的Monte Carlo
   第二节　本课程将解决的问题
   第三节　章节设置
   第四节　课程的教授模式
   第五节　基础知识要求
   第六节　Monte Carlo并行计算
   第七节　关于回答疑问
   第八节　关于后续课程
   第九节　版权声明
   第十节　参考文献
   
   第一章　Monte Carlo方法概述
   第一节　Monte Carlo历史渊源
   第二节　Monte Carlo方法适用用途
   第三节　最简单的例子
   第四节　Monte Carlo形式与一般步骤
   第五节　Monte Carlo方法的优点
   第六节　Monte Carlo原理（选读）
   
   第二章　随机数的生成
   第一节　随机变量基本概念
   第二节　一维随机数
   第三节　多维联合分布的随机数
   第四节　伪随机数的问题
   
   第三章　随机过程模拟
   第一节　标准布朗运动
   第二节　带漂移的一般布朗运动
   第三节　几何布朗运动
   
   第四章　例子
   第一节　关于停止条件
   第二节　例子一：计算定积分
   第三节　例子二：计算圆周率
   第四节　例子三：计算欧式看涨期权价值
   第五节　例子四：计算亚式看涨期权价值
   第六节　例子五：计算Accumulator价值
   
   第五章　并行计算
   第一节　Matlab并行计算原理梗概
   第二节　启动Matlab并行计算环境
   第三节　终止Matlab并行计算环境
   第四节　Matlab做Monte Carlo并行的算法(本人推荐)
   第五节　将前一章五个例子改写为并行代码
   第六节　速度实测结果
   
   第六章 大规模蒙特卡洛实验的实现
   第一节 原理及数学推导
   第二节 串行算法的实现
   第三节 并行算法的实现