【摘要】 蒙特卡罗计算方法为最早针对庞大系统所采用的非量子计算方法。

蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation, MC) :

 

蒙特卡罗计算方法为最早针对庞大系统所采用的非量子计算方法。蒙特卡罗计算法借由系统中质点(分子或原子)的随机运动，结合统计力学的概率分配原理来得到体系的统计及热力学信息，即根据待求问题的变化规律，构造合适的概率模型，然后进行大量统计实验，使模型的某些统计参量正好是待求问题的解。缺点是只能计算统计的平均值，而无法得到系统的动态信息。

 

蒙特卡罗法与一般计算方法的主要区别在于它能比较简单地解决多维或因素复杂的问题，它利用统计学中的许多方法，又称统计实验方法。该方法不像常规数理统计方法那样通过真实的实验来解决问题，而是抓住问题的某些特征，利用数学方法建立概率模型，然后按照这个模型所描述的过程通过计算机进行数值模拟实验以所得的结果作为问题的近似解。因此，蒙特卡罗法是数理统计与计算机相结合的产物。由于高分子链由大量的重复单元构成，聚合反应存在着随机性。分子量的大小分布、共聚物中的序列分布、高分子的构象、降解，都存在着随机性问题，于是蒙特卡罗法无疑成为了最佳的研究方法，几乎从其建立之日起，就在高分子领域得到了应用。

 

Monte Carlo模型的建立可以分为三个具体的操作步骤，首先将所研究的物理问题演变为类似的概率或统计模型;其次通过数值随机抽样实验对概率模型进行求解，其中包括大量的算术运算和逻辑操作;最后使用统计方法对得到的结果进行分析处理。这种计算方法可以用于研究复杂体系及金属的结构及其相变化等的性质。此计算所依据的随机运动并不适于物理学的运动原理，且与其他的非量子计算方法相比并非特别的经济快速，因此自从分子动力学计算逐渐盛行后，使用蒙特卡罗计算方法的人已逐渐减少。

 

参考文献

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