モンテカルロ法
モンテカルロ法は確率的な手法を用いて、解析的に困難な数値計算を近似的に行う方法です。ランダムサンプリングを用いて、複雑な数学的問題や高次元の積分、最適化問題などを解くことができます。また、物理学や統計学、金融工学など、様々な分野で広く利用されています。モンテカルロ法の精度はサンプリングの回数（ステップ数）に依存し、一般にステップ数が増えるほど精度が高まります。
最大カット問題
代表的な組合せ最適化問題の一つである最大カット問題について説明します。
モンテカルロ法は確率的な手法を用いて、解析的に困難な数値計算を近似的に行う方法です。ランダムサンプリングを用いて、複雑な数学的問題や高次元の積分、最適化問題などを解くことができます。また、物理学や統計学、金融工学など、様々な分野で広く利用されています。モンテカルロ法の精度はサンプリングの回数（ステップ数）に依存し、一般にステップ数が増えるほど精度が高まります。
代表的な組合せ最適化問題の一つである最大カット問題について説明します。
