通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程

这个过程描述了一种称为蒙特卡罗方法的概率统计技术。蒙特卡罗方法可以用于模拟各种系统的行为，特别是涉及概率和随机性的系统。

在蒙特卡罗方法中，我们通过在状态空间中生成大量的随机样本来近似表示概率密度函数。这些随机样本可以根据分布函数的形式进行采样，也可以使用其他采样技术，如马尔可夫链蒙特卡罗。

一旦我们获得了这些随机样本，我们可以使用样本均值来代替积分运算，从而获得系统状态的最小方差估计。

蒙特卡罗方法的一个重要应用是在金融领域中，用于计算期权的价格和风险敞口。它也用于模拟分子动力学和其他物理系统的行为，以及进行最优化和参数估计等任务。