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Monte Carlo es uno de los centros turísticos más importantes de Europa, aunque muchos de los destinos turísticos clave se encuentran en otras partes de Mónaco, incluidas atracciones como la Catedral de Mónaco, el Museo de Napoleón, el Museo Oceanográfico y el acuario, y el Palacio del Príncipe, todos los cuales están en Monaco-Ville.
Monte Carlo ( / ˌmɒnti ˈkɑːrloʊ / MON-tee KAR-loh, Italian: [ˈmonte ˈkarlo]; French: Monte-Carlo [mɔ̃te kaʁlo], or colloquially Monte-Carl [mɔ̃te kaʁl]; Monégasque: Munte Carlu [ˈmuŋte ˈkaɾlu]; lit. 'Mount Charles') is an official administrative area of Monaco, specifically the ward of Monte Carlo/Spélugues, where the Monte Carlo Casino is located.
La simulación Monte Carlo, también conocida como el método de Monte Carlo o simulación de probabilidad múltiple, es una técnica matemática que se utiliza para estimar los posibles resultados de un evento incierto.
Monte-Carlo is perhaps Monaco's most emblematic district, and is home, among others, to the world-famous Place du Casino, the Boulevard des Moulins and Saint-Charles Church, as well as part of the Formula 1 circuit and a number of stunning parks and gardens. The Place du Casino is home to the Casino, designed around an Atrium surrounded by 28 ...
Montecarlo, la ciudad del glamour y la sofisticación, es uno de los destinos turísticos más populares de Europa. Situada en la costa mediterránea de Mónaco, esta ciudad-estado es conocida por sus casinos, sus eventos deportivos de alto nivel y sus lujosos yates atracados en el puerto. Pero Montecarlo es mucho más que eso.
Cosas que hacer en Montecarlo. Encuentre experiencias populares. Descubra lo que hacen otros viajeros según las puntuaciones y el número de reservas. Ver todo. Privados o de lujo (45) Excursiones de un día (97) Casinos (3) Visitas urbanas guiadas (83) Cruceros con escalas (99) Circuitos automovilísticos (3) Autobuses turísticos (6)
El método de Montecarlo proporciona soluciones aproximadas a una gran variedad de problemas matemáticos posibilitando la realización de experimentos con muestreos de números pseudoaleatorios en una computadora. El método es aplicable a cualquier tipo de problema, ya sea estocástico o determinista.
