(対称変量法または対称サンプル法)です。使われていると思います。“i.i.d.”)に従うものが使われます。従いかつ、それぞれが他の乱数の影響を受けない(何等かの相関、あるいは関係性を持たない)独立な乱数であるという意味です。おいては、乱数が同一の分布関数に従う事は必須条件ですが、それぞれが独立である事は、必ずしも必須条件ではありません。Sequence)は、始めからすべての生成される乱数列を、確率空間上で出来るだけ一様分布するよううに、あらかじめ決まったアルゴリズムで生成するので、独立とは全くの正反対の方法で生成されます。使う事ができます(この場合準モンテカルロシミュレーションと呼ばれていますが、数値積分と言った方がいいかもしれません)。i.i.d.な標準正規乱数列になります。対称変量法になります。相関を持ち、独立ではないですが、乱数列全体として見れば同じ分布関数に従うので、MCSで使っても問題ありません。前のセクションで示した通り、標準正規乱数を生成するアルゴリズムは複雑で、相応の計算時間がかかりますが、符号を変える操作は瞬時にできます。言って、計算負荷がほぼ同じで、倍の数の乱数を生成できます。Payoffの関数形によっては、非常に大きな分散低減効果があります。掘り下げてみてみます。