我正在尝试蒙特卡罗模拟，我想出了这个有趣的问题 . 假设我们使用正态分布生成随机值，其中St.Dev = 2且均值=生成的最后一个值（马尔可夫过程），我们从值5开始，但每次生成大于9的值时，我们开始生成随机值使用St.Dev = 3的第二个正态分布 . 如果我们生成大于15或小于0的值，我们再次从5开始 . 我们想要找到这个随机过程的期望值 . 现在一种方法是生成大量的样本，但如果我们决定使用更复杂的过程，那么看来这是不切实际的，我的问题是：估算期望值的智能方法是什么（也是概率）这个随机过程的分布和其他标准特征） .
我已经研究了蒙特卡洛的变化，如Makrkov Chain Monte Carlo（MCMC） . 但我似乎无法想出解决这个问题的好方法 .
任何建议或来源都会有所帮助:)
PS我在Python工作，但任何参考都会有所帮助，无论是其他语言的代码实现，理论解释，还是在互联网上搜索的正确术语 .