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蒙特卡罗法采用统计抽样理论近似求解工程问题，但其存在着模型精确度和时间复杂度相互矛盾的问题。通过估算圆周率，构建Monte-Carlo法实验模型，对模型的精确度和时间复杂度进行了理论分析，提出了两种基于实验模型的改进方案，并采用移位和预处理的思想，将大数除法转化为乘法来降低计算复杂度，从而提高梅森算法效率。仿真结果表明，在保持相同精确度的情况下，改进型的实验模型和算法能够大幅度降低仿真时间，提高仿真速度，具有一定的工程应用价值。