目前，研究不銹鋼應力腐蝕概率的模型有兩類，隨機變量模型和隨機過程模型。
1. 隨機(ji)變量模型
該模型是(shi)(shi)在確(que)(que)定(ding)論基礎(chu)上發展起來(lai)的(de)(de)(de)。首先(xian)確(que)(que)定(ding)系統退化(hua)特征值(zhi)，然(ran)后(hou)再(zai)建立特征值(zhi)與相關變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)關系式，再(zai)將公式中的(de)(de)(de)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)看成隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)，最(zui)(zui)后(hou)通(tong)過相應的(de)(de)(de)計算方(fang)法(fa)得出結果。隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)是(shi)(shi)影響(xiang)(xiang)特征值(zhi)的(de)(de)(de)一些重(zhong)要物理(li)量(liang)(liang)，可(ke)(ke)以(yi)(yi)是(shi)(shi)自變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)，也可(ke)(ke)以(yi)(yi)是(shi)(shi)因變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)，還可(ke)(ke)以(yi)(yi)是(shi)(shi)無(wu)關變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)。隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)可(ke)(ke)分(fen)(fen)(fen)(fen)為離(li)散型隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)和連續型隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang),離(li)散型隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)具有分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)律(lv)，連續型隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)具有概(gai)(gai)率(lv)(lv)密度函(han)(han)數(shu)(shu)(shu)f(x)以(yi)(yi)及(ji)概(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)函(han)(han)數(shu)(shu)(shu)F(x),分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)律(lv)和分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)函(han)(han)數(shu)(shu)(shu)可(ke)(ke)分(fen)(fen)(fen)(fen)別(bie)描(miao)述不同類(lei)型隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)概(gai)(gai)率(lv)(lv)特性，對于研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)應力腐蝕(shi)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)性中的(de)(de)(de)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)一般都(dou)(dou)是(shi)(shi)連續型的(de)(de)(de)，如材料性能、環(huan)境(jing)中離(li)子濃度、溫(wen)度、載荷等。確(que)(que)定(ding)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)類(lei)型以(yi)(yi)及(ji)參數(shu)(shu)(shu)是(shi)(shi)概(gai)(gai)率(lv)(lv)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)的(de)(de)(de)重(zhong)要內(nei)容，它們將直(zhi)接影響(xiang)(xiang)失效概(gai)(gai)率(lv)(lv)的(de)(de)(de)計算結果及(ji)其精確(que)(que)度。因此(ci)，隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)概(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)特性研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)是(shi)(shi)一項基礎(chu)性的(de)(de)(de)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)工(gong)作。一般由(you)觀(guan)(guan)測數(shu)(shu)(shu)據確(que)(que)定(ding)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)概(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)類(lei)型,并在此(ci)基礎(chu)上確(que)(que)定(ding)其參數(shu)(shu)(shu)；當(dang)由(you)已有的(de)(de)(de)觀(guan)(guan)測數(shu)(shu)(shu)據難以(yi)(yi)確(que)(que)定(ding)該隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)理(li)論分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)形式時，則定(ding)義一個實驗(yan)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)，再(zai)進行擬合(he)檢驗(yan)，最(zui)(zui)后(hou)根據有限比較法(fa)選擇其中的(de)(de)(de)最(zui)(zui)優概(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)類(lei)型作為參數(shu)(shu)(shu)的(de)(de)(de)概(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)類(lei)型。正態分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)、Weibull分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)、指(zhi)數(shu)(shu)(shu)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)以(yi)(yi)及(ji)Poisson(泊松）分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)等都(dou)(dou)是(shi)(shi)應力腐蝕(shi)概(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)析中常用的(de)(de)(de)概(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)(bu)類(lei)型。
參數(shu)估(gu)計(ji)(ji)的(de)(de)(de)方法(fa)(fa)(fa)有(you)矩估(gu)計(ji)(ji)法(fa)(fa)(fa)、最(zui)大(da)（極(ji)大(da)）似然法(fa)(fa)(fa)、最(zui)小二乘(cheng)法(fa)(fa)(fa)和貝(bei)葉(xie)斯估(gu)計(ji)(ji)法(fa)(fa)(fa)，其中矩估(gu)計(ji)(ji)法(fa)(fa)(fa)、最(zui)大(da)（極(ji)大(da)）似然法(fa)(fa)(fa)最(zui)為常(chang)用(yong)(yong)。矩估(gu)計(ji)(ji)法(fa)(fa)(fa)對(dui)任何總體都可以(yi)用(yong)(yong)，不需要事先知(zhi)道(dao)總體的(de)(de)(de)分布，方法(fa)(fa)(fa)簡單，但是(shi)，變(bian)量(liang)分布特征(zheng)沒(mei)有(you)得到(dao)有(you)效使用(yong)(yong)，一(yi)般(ban)情(qing)況下，該方法(fa)(fa)(fa)的(de)(de)(de)估(gu)計(ji)(ji)量(liang)有(you)多個。最(zui)大(da)似然法(fa)(fa)(fa)是(shi)在總體類型(xing)已知(zhi)條件(jian)下使用(yong)(yong)的(de)(de)(de)一(yi)種參數(shu)估(gu)計(ji)(ji)方法(fa)(fa)(fa),認為未知(zhi)參數(shu)的(de)(de)(de)估(gu)計(ji)(ji)值應(ying)使樣本觀測值出(chu)現的(de)(de)(de)概率最(zui)大(da)。有(you)些隨機參數(shu)總體服(fu)從(cong)什么分布是(shi)未知(zhi)的(de)(de)(de)，我們(men)要對(dui)總體是(shi)否服(fu)從(cong)某(mou)種分布作(zuo)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)，這(zhe)樣的(de)(de)(de)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)稱(cheng)為分布的(de)(de)(de)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)。常(chang)用(yong)(yong)的(de)(de)(de)樣本概率分布檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)方法(fa)(fa)(fa)主要有(you)：χ2檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)、J-B檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)、A-D檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)、K-S檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)以(yi)及正態(tai)分布的(de)(de)(de)概率紙檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)等。χ2檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)法(fa)(fa)(fa)可適用(yong)(yong)于離散型(xing)或連續型(xing)分布，是(shi)一(yi)種應(ying)用(yong)(yong)比(bi)較廣(guang)泛的(de)(de)(de)分布檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)法(fa)(fa)(fa)。
2. 隨機過(guo)程模型
隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)按統(tong)計特(te)性可分(fen)為(wei)平(ping)(ping)(ping)穩(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)和(he)非平(ping)(ping)(ping)穩(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)，按照記(ji)憶特(te)性可分(fen)為(wei)純粹(cui)隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)、馬(ma)爾科夫隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)和(he)獨立(li)增量隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)；按概率(lv)分(fen)布函數(shu)可分(fen)為(wei)高(gao)斯隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)和(he)非高(gao)斯隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)。平(ping)(ping)(ping)穩(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)是(shi)一類基本的、重(zhong)要的隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)，實際(ji)工程(cheng)(cheng)領域(yu)所(suo)遇到(dao)的很多概率(lv)問題都可以認為(wei)是(shi)平(ping)(ping)(ping)穩(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng),平(ping)(ping)(ping)穩(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)的統(tong)計特(te)性不隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)時(shi)間的變化(hua)而發生變化(hua)，也就是(shi)說(shuo)，對于時(shi)間t的任意n個數(shu)值t1,t2,···,tn和(he)任意實數(shu)r,如(ru)果(guo)隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)X(t)的n維分(fen)布函數(shu)滿足如(ru)下關系式，則X(t)稱為(wei)平(ping)(ping)(ping)穩(wen)(wen)隨(sui)(sui)(sui)(sui)(sui)機(ji)(ji)(ji)過(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)程(cheng)(cheng)。
在(zai)研究應力腐蝕隨機性問題(ti)中(zhong)，泊松過程(cheng)和馬爾科夫過程(cheng)是常(chang)用的兩種(zhong)隨機過程(cheng)：
①. 泊松過(guo)程是(shi)一種重(zhong)要的獨立(li)增量(liang)過(guo)程，是(shi)服從泊松分布的離散隨機(ji)(ji)過(guo)程。其應滿足(zu)兩個條件(jian)。不同時間(jian)區間(jian)內所發(fa)生(sheng)事件(jian)的數目(mu)是(shi)相(xiang)互(hu)獨立(li)的隨機(ji)(ji)變量(liang)；在時間(jian)區間(jian)［t,t+Δ]內，發(fa)生(sheng)事件(jian)數目(mu)的概率分布為(wei)：
式中，λ為強度因(yin)子(zi)，表(biao)示單位時(shi)間內事(shi)件發生(sheng)的平均數。
齊次(ci)(ci)泊(bo)松過(guo)程(cheng)(cheng)（homogenous Poison process,HPP)屬于平穩增(zeng)(zeng)量過(guo)程(cheng)(cheng)，因此(ci)，λ為(wei)一(yi)正常數(shu)(shu)，且均值E[X(t)]=λt.平穩增(zeng)(zeng)量過(guo)程(cheng)(cheng)有時(shi)(shi)并不適合(he)描述(shu)腐蝕的實際情況，因此(ci)引入了非齊次(ci)(ci)泊(bo)松過(guo)程(cheng)(cheng)（non-homogenous Poisson process,NHPP).在(zai)非齊次(ci)(ci)泊(bo)松過(guo)程(cheng)(cheng)中(zhong)，強度因子成為(wei)一(yi)個與(yu)事件(jian)有關的強度函數(shu)(shu)λ（t), 代表(biao)了不同(tong)起始時(shi)(shi)間(jian)段事件(jian)發生的數(shu)(shu)目。事件(jian)在(zai)Δ時(shi)(shi)間(jian)內(nei)發生k次(ci)(ci)的概率為(wei)：
②. 馬爾科夫過程(cheng)是一種(zhong)應(ying)用極為廣(guang)泛的(de)隨機過程(cheng)，常用來研(yan)究材料(liao)的(de)退(tui)化過程(cheng)。該過程(cheng)具(ju)有如下特性，在已知(zhi)目前(qian)狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態X(t)條件(jian)下，它(ta)未來的(de)狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態X(u)(u>t)不依(yi)賴于以(yi)往的(de)狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態X(v)(v<t),只取決于當前(qian)狀(zhuang)(zhuang)(zhuang)態，即：
在隨機(ji)過程(cheng)研究(jiu)中，通(tong)常(chang)把狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)和時間離散化，這種馬(ma)氏(shi)(shi)過程(cheng)稱(cheng)(cheng)為馬(ma)爾科夫鏈（Markov chain,又(you)稱(cheng)(cheng)馬(ma)氏(shi)(shi)鏈）。對于(yu)馬(ma)爾科夫鏈，最重要的是確(que)定所有狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)間可見的兩兩轉(zhuan)移(yi)(yi)概率(lv)，假設一(yi)(yi)個(ge)馬(ma)氏(shi)(shi)鏈總共有N個(ge)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)，則其(qi)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)(tai)轉(zhuan)移(yi)(yi)概率(lv)為一(yi)(yi)個(ge)NXN的矩陣(zhen)，由一(yi)(yi)步轉(zhuan)移(yi)(yi)概率(lv)可以寫(xie)出其(qi)轉(zhuan)移(yi)(yi)矩陣(zhen)為：
理(li)論上，馬爾科夫過程能很好地滿足工程實際，但在實際應用(yong)中會(hui)遇到不少問題，主要有兩個難(nan)點：實驗數據(ju)的測(ce)量和轉移概(gai)率的計(ji)算。
3. 失(shi)效概率計算
根據(ju)可靠(kao)性(xing)理論(lun)，把結(jie)構(gou)的(de)可靠(kao)和(he)失(shi)效(xiao)兩(liang)種工作情況的(de)臨界狀(zhuang)態(tai)稱為(wei)(wei)結(jie)構(gou)的(de)極限狀(zhuang)態(tai)。GB 50153-2008 中對(dui)結(jie)構(gou)極限狀(zhuang)態(tai)的(de)定(ding)義為(wei)(wei)：整個(ge)結(jie)構(gou)或結(jie)構(gou)的(de)某(mou)一(yi)部分超(chao)過某(mou)一(yi)特(te)定(ding)狀(zhuang)態(tai)就(jiu)不(bu)能滿(man)足設計規(gui)定(ding)的(de)某(mou)一(yi)功能要求，此特(te)定(ding)狀(zhuang)態(tai)為(wei)(wei)該功能的(de)極限狀(zhuang)態(tai)。當結(jie)構(gou)喪(sang)失(shi)了規(gui)定(ding)的(de)功能時，就(jiu)認(ren)(ren)為(wei)(wei)失(shi)效(xiao)。廣義的(de)“失(shi)效(xiao)”認(ren)(ren)為(wei)(wei)只要出現以下三(san)種情況就(jiu)是失(shi)效(xiao)：
①. 完全(quan)不能工(gong)作（完全(quan)喪失功能）；
②. 雖仍(reng)能(neng)工作，但不能(neng)完全滿(man)足規定的功(gong)(gong)能(neng)（功(gong)(gong)能(neng)衰(shuai)退）；
③. 能工(gong)作和(he)完成(cheng)規定(ding)功能，但不能確保(bao)安全(quan)，應更換維修。
結構(gou)的極限狀態方程為：
失(shi)效(xiao)概(gai)(gai)率(lv)的(de)求(qiu)解(jie)方(fang)法(fa)(fa)主要(yao)有三種：一是(shi)(shi)解(jie)析(xi)解(jie)法(fa)(fa)；二(er)(er)是(shi)(shi)近似(si)解(jie)法(fa)(fa)；三是(shi)(shi)數(shu)值解(jie)法(fa)(fa)，包括(kuo)數(shu)值積分(fen)(fen)法(fa)(fa)和模擬法(fa)(fa)。解(jie)析(xi)解(jie)法(fa)(fa)是(shi)(shi)最直接的(de)一種求(qiu)解(jie)方(fang)法(fa)(fa)，但絕(jue)大多數(shu)情(qing)(qing)況(kuang)下，解(jie)析(xi)解(jie)法(fa)(fa)很難(nan)求(qiu)出失(shi)效(xiao)概(gai)(gai)率(lv)，只能采(cai)用(yong)近似(si)解(jie)法(fa)(fa)，其中(zhong)最常用(yong)的(de)是(shi)(shi)一次二(er)(er)階(jie)矩法(fa)(fa)。對于應力S和強(qiang)度(du)R都服從正態分(fen)(fen)布的(de)情(qing)(qing)況(kuang)，采(cai)用(yong)一次二(er)(er)階(jie)矩法(fa)(fa)計算(suan)可靠(kao)性系數(shu)β,一旦得到可靠(kao)性系數(shu)，失(shi)效(xiao)概(gai)(gai)率(lv)可由下式(shi)計算(suan)：
一次二(er)階矩(ju)(ju)法(fa)(fa)存在一定的局(ju)限(xian)性: 一般情形下精度較差(cha)；極(ji)限(xian)狀態方程缺乏(fa)不(bu)變(bian)性。為(wei)(wei)了解決極(ji)限(xian)狀態方程缺乏(fa)不(bu)變(bian)性，1974年，Hasofer與Lind 對一次二(er)階矩(ju)(ju)法(fa)(fa)進(jin)行了改進(jin)，后被稱為(wei)(wei)改進(jin)的一次二(er)階矩(ju)(ju)法(fa)(fa)，也稱為(wei)(wei)H-L法(fa)(fa)。
前兩種方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)都(dou)是(shi)針對(dui)(dui)服從正(zheng)(zheng)態分(fen)(fen)布(bu)的(de)(de)(de)隨(sui)機變(bian)(bian)(bian)量(liang)，而在實際工(gong)程問題(ti)中，很(hen)多隨(sui)機變(bian)(bian)(bian)量(liang)往(wang)往(wang)為非正(zheng)(zheng)態分(fen)(fen)布(bu)，針對(dui)(dui)這(zhe)種情況，Fiessler等提出了量(liang)正(zheng)(zheng)態分(fen)(fen)析(xi)(xi)法(fa)(fa)，這(zhe)種方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)可適應(ying)于求(qiu)解任(ren)意(yi)分(fen)(fen)布(bu)隨(sui)機變(bian)(bian)(bian)量(liang)的(de)(de)(de)失(shi)效(xiao)(xiao)概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)。數(shu)(shu)(shu)值(zhi)(zhi)解法(fa)(fa)是(shi)求(qiu)解失(shi)效(xiao)(xiao)概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)的(de)(de)(de)常用(yong)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)，數(shu)(shu)(shu)值(zhi)(zhi)積分(fen)(fen)法(fa)(fa)和解析(xi)(xi)解法(fa)(fa)一樣(yang)，都(dou)是(shi)直接積分(fen)(fen)求(qiu)解結(jie)構的(de)(de)(de)失(shi)效(xiao)(xiao)概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)，但(dan)是(shi)受(shou)(shou)聯合概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)密度(du)(du)(du)函數(shu)(shu)(shu)復雜性的(de)(de)(de)影響(xiang)，這(zhe)種方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)的(de)(de)(de)使(shi)用(yong)范(fan)圍受(shou)(shou)到限制(zhi)；而數(shu)(shu)(shu)值(zhi)(zhi)模擬(ni)法(fa)(fa)是(shi)解決復雜概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)問題(ti)的(de)(de)(de)有效(xiao)(xiao)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)。隨(sui)著計算機容量(liang)和計算速度(du)(du)(du)的(de)(de)(de)提高，目前，數(shu)(shu)(shu)值(zhi)(zhi)模擬(ni)法(fa)(fa)成為概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)析(xi)(xi)的(de)(de)(de)一種普(pu)遍方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)，數(shu)(shu)(shu)值(zhi)(zhi)模擬(ni)的(de)(de)(de)主要作(zuo)用(yong)是(shi)把概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)模型轉化為統計問題(ti)，以便可以采用(yong)標(biao)準統計學方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)分(fen)(fen)析(xi)(xi)結(jie)果。蒙(meng)特(te)卡(ka)羅模擬(ni)法(fa)(fa)是(shi)一種傳(chuan)統的(de)(de)(de)計算方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)，它的(de)(de)(de)基本(ben)思想(xiang)是(shi)用(yong)基本(ben)隨(sui)機變(bian)(bian)(bian)量(liang)的(de)(de)(de)聯合概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)密度(du)(du)(du)函數(shu)(shu)(shu)進行(xing)抽(chou)樣(yang)，用(yong)落入失(shi)效(xiao)(xiao)域(yu)內樣(yang)本(ben)點(dian)(dian)的(de)(de)(de)個數(shu)(shu)(shu)與總樣(yang)本(ben)點(dian)(dian)的(de)(de)(de)個數(shu)(shu)(shu)之比作(zuo)為所定(ding)義的(de)(de)(de)失(shi)效(xiao)(xiao)概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)。該(gai)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)不受(shou)(shou)隨(sui)機變(bian)(bian)(bian)量(liang)維(wei)(wei)數(shu)(shu)(shu)限制(zhi)、不存(cun)在狀態空間(jian)爆炸問題(ti)，且不受(shou)(shou)任(ren)何假設約束，可以用(yong)來解決高維(wei)(wei)動態失(shi)效(xiao)(xiao)概(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)的(de)(de)(de)求(qiu)解難題(ti),當抽(chou)樣(yang)試驗次數(shu)(shu)(shu)足(zu)夠(gou)多時，近似解的(de)(de)(de)精確度(du)(du)(du)高，是(shi)目前應(ying)用(yong)最多的(de)(de)(de)一種數(shu)(shu)(shu)值(zhi)(zhi)模擬(ni)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)。
