蒙特卡洛方法作为一种基于随机抽样的数值计算技术，在工程、金融、统计、物理等众多领域中得到了广泛应用。该方法通过对大量随机数的模拟，来解决那些难以解析求解的问题。在实际问题中，常常需要从一个复杂分布中抽取样本，而传统的直接抽样方法可能难以实现。为了解决这一问题，接受‐拒绝抽样方法应运而生。本文旨在介绍如何利用R语言实现蒙特卡洛方法，特别是如何通过接受‐拒绝抽样从已知分布中抽取样本。文章以参数为(3,10)的Beta分布为例，通过代码示例、图形展示以及理论分析，对方法原理和实现细节进行深入阐述，并对模拟结果进行验证与讨论。

一、认识蒙特卡洛方法

蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）是一类广泛应用的计算算法，依赖于重复随机抽样以获得数值结果。其核心思想是利用随机性来解决原则上可能为确定性的问题。该方法的名称源于摩纳哥的蒙特卡洛赌场，主要开发者、数学家斯坦尼斯瓦夫·乌拉姆（Stanisław Ulam）受其叔父赌博习惯的启发而命名。蒙特卡洛方法主要用于三类不同的问题：优化、数值积分和从概率分布中生成样本。它们还可用于对输入存在显著不确定性的现象建模，例如计算核电站故障风险。蒙特卡洛方法通常通过计算机模拟实现，能够为数学上难以处理或过于复杂的问题提供近似解。它广泛应用于科学、工程和数学的各个领域，如物理、化学、生物学、统计学、人工智能、金