裸跑 MC 的标准误以 1/√N 速度收窄——把误差砍半要 4 倍算力。分层抽样（stratified sampling） 是比对偶变量法更深一层的结构化方差缩减技术：与其抽 N 个标准正态再「祈祷」它们均匀铺满分布，不如直接 **把 [0, 1] CDF 划成 n_strata 个等概率分层，每层固定配额抽路径，再反 CDF 映射回标准正态**。每个底层噪声区域都有路径覆盖——靠的是构造，不是运气，估计量方差也跟着掉。