Опыт Бюффона с бросанием иглы

[crazzy]

В какой-то книге (то-ли "Парадоксы теории вероятностей" Секея, то ли в "Занимательной математике" Перельмана) прочитал про опыт Бюффона с бросанием иглы для определения числа Пи. В этой же книге говорится, что если бросать сразу две иглы, которые скреплены друг с другом по центру в форме креста под 90 градусов, то дисперсия оценки числа Пи уменьшается кажется в 6 раз по сравнению с простым подбрасыванием иглы.
В этой связи вопрос в общем виде: если при использовании метода Монте-Карло нам вместо серии независимых простых испытаний позволено делать серии испытаний, в которых часть испытаний будет функционально зависима друг с другом, то какую именно функциональную зависимость мы должны выбрать, чтобы минимизировать дисперсию оценки?
Существуют ли в принципе какие-то исследования на эту тему?

[crazzy]

Ответ самому себе, а также на случай, если кому-то кроме меня это интересно.
Более всего под мой начальный пост подходит метод http://en.wikipedia.org/wiki/Antithetic_variates

[Евгений Машеров]

Достаточно известная вещь.
Называется "методы уменьшения дисперсии"
Можно найти, например в
Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М Статистика 1978г.
или
П. Джекел Применение метода Монте-Карло в финансах. М., 2004

Есть, впрочем, и более основательные работы именно по этой теме, но они больше на английском.