蒙特卡洛算法matlab，能否生成代码框架，并注明需要更改的位置

蒙特卡洛算法是一种基于随机抽样的数值积分方法，常用于解决复杂的数学问题和统计模拟。在MATLAB中，你可以创建一个基本的蒙特卡罗算法框架来估计特定函数的定积分。下面是一个简单的示例代码框架：

function monteCarloIntegration(f, a, b, N)
    % f: 目标函数
    % a, b: 积分区间
    % N: 抽样次数

    % 初始化变量
    sum_of_values = 0;
    x_samples = linspace(a, b, N); % 创建等间距样本点

    % 执行蒙特卡洛迭代
    for i = 1:N
        random_value = rand(); % 生成[0,1]区间的随机数
        if random_value * (b - a) + a <= f(x_samples(i))
            sum_of_values = sum_of_values + 1; % 如果条件满足，累加1
        end
    end

    % 计算并返回近似积分值
    estimated_integral = (b - a) / N * sum_of_values;
end

% 使用示例
function_value = @(x) sin(x); % 替换为你实际的问题函数
a = 0; % 区间下限
b = pi; % 区间上限
N = 1e5; % 抽样次数
estimated_integral = monteCarloIntegration(function_value, a, b, N);

%