蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介
蒙特卡罗方法及其在化学中的应用
蒙特卡罗方法及其在化学中的应用蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，是计算机科学中一种统计模拟方法，用概率统计模拟随机事件，真实地模拟复杂的系统的行为，和解决若干规律计算问题。
它曾被用来解决数学、物理和特别是量子物理中的一些复杂问题。
此外，蒙特卡罗方法还在新兴科学如化学、计算机图形学等领域得到了广泛的应用。
本文针对蒙特卡罗方法及其在化学中的应用，结合具体实例，进行深入剖析和说明。
一、蒙特卡罗方法是什么及其原理蒙特卡罗方法(Monte Carlo method)，是计算机科学中模拟随机过程的方法，它利用概率统计的思想，利用随机的种子来模拟复杂的现象，计算出特定结果。
它可以快速、高效地模拟场、多物质和量子物质行为，让计算机真正发挥自己的实力，在化学物性模拟、量子化学领域获得了大量的应用。
蒙特卡罗方法的核心思想是：以概率的观点建模系统的行为，然后用随机数字种子来模拟，最终多次模拟、计算出平均结果，从而获得满足系统性能最优的输出结果。
二、蒙特卡罗方法在化学中的应用1. 量子化学领域量子化学实际上就是用相对简化的数学技巧，结合量子力学求解复杂的反应机理。
蒙特卡罗方法可以用来计算量子力学中大量的细节，从而预测不同离子、原子之间的位置关系，以及分子能量和反应能量。
例如，若要计算氯氨的自振动的能量和频率，可以用蒙特卡罗方法得出分子能量，以便计算氯氨的结构和动力学过程。
2. 化学模拟领域在化学模拟中，蒙特卡罗方法可用于模拟复分子模拟、系统对接以及描述分子性质，例如温度、压力、分子重量、分子形状、分子共振等等，从而分析分子的行为和特性，可以得到更精确、客观的结果，从而优化原有的催化剂制备工艺，增进新的制备工艺的研究。
3. 生物医学领域大多数的药品的性质和效果与它们分子结构和空间结构有关，而蒙特卡罗方法可以模拟分子内部的原子各种运动，计算出其结构安排，从而更好地究其机制、理解分子作用规律、优化新药的设计，以及抗病毒等技术的开发。
蒙特卡洛方法
蒙特卡洛方法1、蒙特卡洛方法的由来蒙特卡罗分析法（Monte Carlo method），又称为统计模拟法，是一种采用随机抽样（Random Sampling）统计来估算结果的计算方法。
由于计算结果的精确度很大程度上取决于抽取样本的数量，一般需要大量的样本数据，因此在没有计算机的时代并没有受到重视。
第二次世界大战时期，美国曼哈顿原子弹计划的主要科学家之一，匈牙利美藉数学家约翰·冯·诺伊曼（现代电子计算机创始人之一）在研究物质裂变时中子扩散的实验中采用了随机抽样统计的手法，因为当时随机数的想法来自掷色子及轮盘等赌博用具，因此他采用摩洛哥著名赌城蒙特卡罗来命名这种计算方法，为这种算法增加了一层神秘色彩。
蒙特卡罗方法提出的初衷是用于物理数值模拟问题, 后来随着计算机的快速发展, 这一方法很快在函数值极小化、计算几何、组合计数等方面得到应用, 于是它作为一种独立的方法被提出来, 并发展成为一门新兴的计算科学, 属于计算数学的一个分支。
如今MC 方法已是求解科学、工程和科学技术领域大量应用问题的常用数值方法。
2、蒙特卡洛方法的核心—随机数蒙特卡洛方法的基本理论就是通过对大量的随机数样本进行统计分析，从而得到我们所需要的变量。
因此蒙特卡洛方法的核心就是随机数，只有样本中的随机数具有随机性，所得到的变量值才具有可信性和科学性。
在连续型随机变量的分布中, 最基本的分布是[0, 1]区间上的均匀分布, 也称单位均匀分布。
由该分布抽取的简单子样ξ1，ξ2ξ3 ……称为随机数序列, 其中每一个体称为随机数, 有时称为标准随机数或真随机数, 独立性和均匀性是其必备的两个特点。
真随机数是数学上的抽象, 真随机数序列是不可预计的, 因而也不可能重复产生两个相同的真随机数序列。
真随机数只能用某些随机物理过程来产生, 如放射性衰变、电子设备的热噪音、宇宙射线的触发时间等。
实际使用的随机数通常都是采用某些数学公式产生的，称为伪随机数。
蒙特卡洛方法的精度
蒙特卡洛方法的精度蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）是一种基于随机数模拟的数值计算方法，通过生成大量的随机样本，利用统计学原理进行近似估计。
蒙特卡洛方法在各个领域都有广泛的应用，如物理学、计算机科学、金融学、统计学等。
蒙特卡洛方法的精度是指通过模拟计算得到的结果与真实值之间的接近程度。
蒙特卡洛方法的精度受到多个因素的影响，包括样本数量、样本生成方式、模拟的随机过程等。
下面我将从这几个方面来详细讨论蒙特卡洛方法的精度。
首先，样本数量对蒙特卡洛方法的精度有着重要的影响。
根据大数定律，随着样本数量的增加，蒙特卡洛方法的计算结果将逐渐接近于真实值。
这是因为样本数量越大，计算结果中的随机误差越小，统计均值越接近于真实值。
因此，蒙特卡洛方法的精度可以通过增加样本数量来提高。
其次，样本生成方式也会影响蒙特卡洛方法的精度。
蒙特卡洛方法通常通过生成服从特定分布的随机数来模拟计算过程，如均匀分布、正态分布等。
正确选择样本生成方式是提高蒙特卡洛方法精度的关键。
如果样本生成方式不符合实际情况，将导致计算结果的偏差，从而降低精度。
因此，在应用蒙特卡洛方法时，需要合理选择样本生成方式，确保与实际情况一致。
另外，模拟的随机过程也会对蒙特卡洛方法的精度产生影响。
蒙特卡洛方法常用于模拟不确定性问题，如金融市场的波动、物理系统的状态演化等。
在这些问题中，模拟的随机过程是关键的因素之一。
如果模拟的随机过程不准确或不合理，将导致计算结果的偏差。
因此，在应用蒙特卡洛方法时，需要对模拟的随机过程进行充分的研究和分析，确保其准确性和合理性。
除了上述几个因素，蒙特卡洛方法的计算精度还受到计算机性能的限制。
由于蒙特卡洛方法通常需要进行大量的随机数生成和统计计算，因此计算机的性能对于提高蒙特卡洛方法的精度也是重要的。
随着计算机性能的提高，我们可以使用更大规模的样本数量，从而提高蒙特卡洛方法的计算精度。
总结起来，蒙特卡洛方法的精度受到多个因素的影响，包括样本数量、样本生成方式、模拟的随机过程和计算机性能等。
蒙卡罗方法
蒙卡罗方法“蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
与它对应的是确定性算法。
蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
”一、概念蒙特卡罗法(又称统计试验法)是描述装备运用过程中各种随机现象的基本方法，而且它特别适用于一些解析法难以求解甚至不可能求解的问题，因而在装备效能评估中具有重要地位。
用蒙特卡罗法来描述装备运用过程是1950年美国人约翰逊首先提出的。
这种方法能充分体现随机因素对装备运用过程的影响和作用。
更确切地反映运用活动的动态过程。
在装备效能评估中，常用蒙特卡罗法来确定含有随机因素的效率指标，如发现概率、命中概率、平均毁伤目标数等；模拟随机服务系统中的随机现象并计算其数字特征；对一些复杂的装备运用行动，通过合理的分解，将其简化成一系列前后相连的事件，再对每一事件用随机抽样方法进行模拟，最后达到模拟装备运用活动或运用过程的目的。
二、基本思路蒙特卡罗法的基本思想是：为了求解问题，首先建立一个概率模型或随机过程，使它的参数或数字特征等于问题的解：然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算这些参数或数字特征，最后给出所求解的近似值。
解的精确度用估计值的标准误差来表示。
蒙特卡罗法的主要理论基础是概率统计理论，主要手段是随机抽样、统计试验。
用蒙特卡罗法求解实际问题的基本步骤为：1、根据实际问题的特点．构造简单而又便于实现的概率统计模型．使所求的解恰好是所求问题的概率分布或数学期望；2、给出模型中各种不同分布随机变量的抽样方法；3、统计处理模拟结果，给出问题解的统计估计值和精度估计值。
三、优缺点蒙特卡罗法的最大优点是:1、方法的误差与问题的维数无关。
(完整版)蒙特卡洛算法详讲
Monte Carlo 法§8.1 概述Monte Carlo 法不同于前面几章所介绍的确定性数值方法，它是用来解决数学和物理问题的非确定性的（概率统计的或随机的）数值方法。
Monte Carlo 方法（MCM ），也称为统计试验方法，是理论物理学两大主要学科的合并：即随机过程的概率统计理论（用于处理布朗运动或随机游动实验）和位势理论，主要是研究均匀介质的稳定状态[1]。
它是用一系列随机数来近似解决问题的一种方法，是通过寻找一个概率统计的相似体并用实验取样过程来获得该相似体的近似解的处理数学问题的一种手段。
运用该近似方法所获得的问题的解in spirit 更接近于物理实验结果，而不是经典数值计算结果。
普遍认为我们当前所应用的MC 技术，其发展约可追溯至1944年，尽管在早些时候仍有许多未解决的实例。
MCM 的发展归功于核武器早期工作期间LosAlamos （美国国家实验室中子散射研究中心）的一批科学家。
Los Alamos 小组的基础工作刺激了一次巨大的学科文化的迸发，并鼓励了MCM 在各种问题中的应用[2]-[4]。
“Monte Carlo ”的名称取自于Monaco （摩纳哥）内以赌博娱乐而闻名的一座城市。
Monte Carlo 方法的应用有两种途径：仿真和取样。
仿真是指提供实际随机现象的数学上的模仿的方法。
一个典型的例子就是对中子进入反应堆屏障的运动进行仿真，用随机游动来模仿中子的锯齿形路径。
取样是指通过研究少量的随机的子集来演绎大量元素的特性的方法。
例如，)(x f 在b x a <<上的平均值可以通过间歇性随机选取的有限个数的点的平均值来进行估计。
这就是数值积分的Monte Carlo 方法。
MCM 已被成功地用于求解微分方程和积分方程，求解本征值，矩阵转置，以及尤其用于计算多重积分。
任何本质上属随机组员的过程或系统的仿真都需要一种产生或获得随机数的方法。
这种仿真的例子在中子随机碰撞，数值统计，队列模型，战略游戏，以及其它竞赛活动中都会出现。
蒙特卡罗方法讲解
蒙特卡罗方法讲解
蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）又称几何表面积法，是用来解决统计及数值分析问题的一种算法。
蒙特卡洛方法利用了随机数，其特点是算法简单，可以解决复杂的统计问题，并得到较好的结果。
蒙特卡洛方法可以被认为是统计学中一种具体的模拟技术，可以通过模拟仿真的方式来估算一个问题的可能解。
它首先利用穷举或随机的方法获得随机变量的统计数据，然后针对该统计数据利用数理统计学的方法获得解决问题的推断性结果，例如积分、概率等。
蒙特卡洛方法在计算机科学中的应用非常广泛，可以用来模拟统计物理、金融工程、统计数据反演、运行时参数优化以及系统可靠性计算等问题，因此广泛被用于许多不同的领域。
蒙特卡洛方法的基本思想是：将一个难以解决的复杂问题，通过把它分解成多个简单的子问题，再用数学方法求解这些子问题，最后综合这些简单问题的结果得到整个问题的解。
蒙特卡洛方法的这种思路，也称作“积分”，即将一个复杂的问题，分解成若干小问题，求解它们的结果，再综合起来，得到整体的结果。
蒙特卡洛方法以蒙特卡罗游戏为基础，用统计学的方法对游戏进行建模。
Monte-Carlo(蒙特卡洛方法)解析
常用的线性同余生成器
Modulus m 2^31-1
=2147483647
2147483399 2147483563
Multiplier a 16807
在 n 次中出现的频率。假如我们取 fn ( A) 作为 p P(A) 的估计，即 pˆ fn ( A) 。
然后取 ˆ
2l afn ( A)
作为
的估计。根据大数定律，当 n 时，
pˆ
fn ( A) a.s.
p.
从而有ˆ 2l P 。这样可以用随机试验的方法求得 的估计。历史上 afn ( A)
(2) 计算 X F -1(U ) ,则 X 为来自 F(x) 分布的随机数.
例 1 ：设 X ~ U (a,b) ，则其分布函数为
0
F
(
x)
x b
a a
1,
xa a xb
xb
F -1( y) a (b a) y ， 0 y 1
生成 U (0,1) 随机数 U，则 a (b - a)U 是来自
算法实现
许多程序语言中都自带生成随机数的方法, 如 c 中的 random() 函数, Matlab中的rand()函数等。 但这些生成器生成的随机数效果很不一样, 比如 c 中的函数生成的随机数性质就比较差, 如果用 c , 最好自己再编一个程序。Matlab 中的 rand() 函数, 经过了很多优化。可以产生性质很好的随 机数, 可以直接利用。
U (a,b) 的随机数。
例 2：
设 X ~ exp( ) 服从指数分布，则 X 的分布函数为：
蒙特卡洛树 蒙特卡洛方法
蒙特卡洛树蒙特卡洛方法
蒙特卡洛树 (Monte Carlo Tree) 和蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Method) 是两种常见的数值方法，用于求解优化问题和计算随机数。
蒙特卡洛树是一种基于树结构的数值方法，用于求解优化问题。
它的主要思想是通过模拟随机过程，生成一系列随机数，然后根据这些随机数，在树结构中逐层递归地计算最优解。
蒙特卡洛方法则是通过模拟随机过程，生成一系列随机数，然后使用这些随机数计算期望值，从而求解优化问题。
它的主要思想是通过模拟随机数生成器，生成一系列随机数，然后使用这些随机数，在模拟过程中计算期望值，最后根据期望值的值，求解最优解。
蒙特卡洛树和蒙特卡洛方法的主要区别在于，蒙特卡洛树是通过模拟随机过程，生成一系列随机数，然后在树结构中递归计算最优解;而蒙特卡洛方法则是通过模拟随机过程，生成一系列随机数，然后使用这些随机数计算期望值，从而求解最优解。
在实际应用中，蒙特卡洛树和蒙特卡洛方法都具有很强的实用性和有效性。
它们的主要优点在于，可以通过模拟随机过程，生成大量随机数，从而快速计算优化问题的最优解。
同时，它们还可以应用于各种随机优化问题，如随机博弈、随机飞行模拟等。
总结起来，蒙特卡洛树和蒙特卡洛方法是两种常见的数值方法，它们用于求解优化问题和计算随机数，具有广泛的应用前景和强大的实用性。
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蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，也称为计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法。
一起源这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。
Monte Carlo方法创始人主要是这四位：Stanislaw Marcin Ulam, Enrico Fermi, John von Neumann（学计算机的肯定都认识这个牛人吧）和Nicholas Metropolis。
Stanislaw Marcin Ulam是波兰裔美籍数学家，早年是研究拓扑的，后因参与曼哈顿工程，兴趣遂转向应用数学，他首先提出用Monte Carlo方法解决计算数学中的一些问题，然后又将其应用到解决链式反应的理论中去，可以说是MC方法的奠基人；Enrico Fermi是个物理大牛，理论和实验同时都是大牛，这在物理界很少见，在“物理大牛的八卦”那篇文章里提到这个人很多次，对于这么牛的人只能是英年早逝了（别说我嘴损啊，上帝都嫉妒！）；John von Neumann可以说是计算机界的牛顿吧，太牛了，结果和Fermi一样，被上帝嫉妒了；Nicholas Metropolis，希腊裔美籍数学家，物理学家，计算机科学家，这个人对Monte Carlo方法做的贡献相当大，正式由于他提出的一种什么算法（名字忘了），才使得Monte Carlo方法能够得到如此广泛的应用，这人现在还活着，与前几位牛人不同，Metropolis很专一，他一生主要的贡献就是Monte Carlo方法。
蒙特卡罗方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙地卡罗，该城市以赌博业闻名，而蒙特•罗方法正是以概率为基础的方法。
与它对应的是确定性算法。
二解决问题的基本思路Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。
早在17世纪，人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。
19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。
本世纪40年代电子计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。
为了说明Monte Carlo方法的基本思想，让我们先来看一个简单的例子，从此例中你可以感受如何用Monte Carlo方法考虑问题。
例1:比如y=x^2(对x)从0积到1。
结果就是下图红色部分的面积：注意到函数在(1,1)点的取值为1，所以整个红色区域在一个面积为1的正方形里面。
所以所求区域的面积即为在正方形区域内任取点，点落在所求区域的概率。
这个限制条件是y<x^2。
用matlab模拟，做一百万次(即共取1000000个点)，结果为0.3328。
1）总结Monte Carlo方法的基本思想：所求解问题是某随机事件A出现的概率（或者是某随机变量B的期望值）。
通过某种“实验”的方法，得出A 事件出现的频率，以此估计出A事件出现的概率（或者得到随机变量B的某些数字特征，得出B的期望值）。
2）工作过程在解决实际问题的时候应用蒙特卡罗方法主要有两部分工作：用蒙特卡罗方法模拟某一过程时，需要产生各种概率分布的随机变量。
用统计方法把模型的数字特征估计出来，从而得到实际问题的数值解。
3）蒙特卡罗解题三个主要步骤：（1）构造或描述概率过程：对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。
即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。
（2）实现从已知概率分布抽样：构造了概率模型以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的，因此产生已知概率分布的随机变量（或随机向量），就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。
最简单、最基本、最重要的一个概率分布是(0,1)上的均匀分布（或称矩形分布）。
随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。
随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样，也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。
产生随机数的问题，就是从这个分布的抽样问题。
在计算机上，可以用物理方法产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。
另一种方法是用数学递推公式产生。
这样产生的序列，与真正的随机数序列不同，所以称为伪随机数，或伪随机数序列。
不过，经过多种统计检验表明，它与真正的随机数，或随机数序列具有相近的性质，因此可把它作为真正的随机数来使用。
由已知分布随机抽样有各种方法，与从(0,1)上均匀分布抽样不同，这些方法都是借助于随机序列来实现的，也就是说，都是以产生随机数为前提的。
由此可见，随机数是我们实现蒙特卡罗模拟的基本工具。
建立各种估计量：一般说来，构造了概率模型并能从中抽样后，即实现模拟实验后，我们就要确定一个随机变量，作为所要求的问题的解，我们称它为无偏估计。
（3）建立各种估计量，相当于对模拟实验的结果进行考察和登记，从中得到问题的解。
例如：检验产品的正品率问题，我们可以用1表示正品，0表示次品，于是对每个产品检验可以定义如下的随机变数Ti，作为正品率的估计量：于是，在N次实验后，正品个数为：显然，正品率p为：不难看出，Ti为无偏估计。
当然，还可以引入其它类型的估计，如最大似然估计，渐进有偏估计等。
但是，在蒙特卡罗计算中，使用最多的是无偏估计。
用比较抽象的概率语言描述蒙特卡罗方法解题的手续如下：构造一个概率空间(W ,A,P)，其中，W 是一个事件集合，A是集合W 的子集的s 体，P是在A上建立的某个概率测度；在这个概率空间中，选取一个随机变量q (w ),w Î W ,使得这个随机变量的期望值正好是所要求的解Q ，然后用q(w )的简单子样的算术平均值作为Q 的近似值。
三本方法特点直接追踪粒子，物理思路清晰，易于理解。
•采用随机抽样的方法，较真切的模拟粒子输运的过程，反映了统计涨落的规律。
•不受系统多维、多因素等复杂性的限制，是解决复杂系统粒子输运问题的好方法。
•MC程序结构清晰简单。
•研究人员采用MC方法编写程序来解决粒子输运问题，比较容易得到自己想得到的任意中间结果，应用灵活性强。
•MC方法主要弱点是收敛速度较慢和误差的概率性质，其概率误差正比于，如果单纯以增大抽样粒子个数N来减小误差，就要增加很大的计算量。
另一类形式与Monte Carlo方法相似，但理论基础不同的方法-"拟蒙特卡罗方法"(Quasi-Monte Carlo方法)-近年来也获得迅速发展。
我国数学家华罗庚、王元提出的"华-王"方法即是其中的一例。
这种方法的基本思想是"用确定性的超均匀分布序列(数学上称为Low Discrepancy Sequences)代替Monte Carlo方法中的随机数序列。
对某些问题该方法的实际速度一般可比Monte Carlo方法提出高数百倍，并可计算精确度。
蒙特卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域应用广泛。
四Monte Carlo方法的计算程序关于蒙特卡罗方法的计算程序已经有很多，如：EGS4、FLUKA、ETRAN、ITS、MCNP、GEANT等。
这些程序大多经过了多年的发展，花费了几百人年的工作量。
除欧洲核子研究中心（CERN）发行的GEANT主要用于高能物理探测器响应和粒子径迹的模拟外，其它程序都深入到低能领域，并被广泛应用。
就电子和光子输运的模拟而言，这些程序可被分为两个系列：1．EGS4、FLUKA、GRANT2．ETRAN、ITS、MCNP 这两个系列的区别在于：对于电子输运过程的模拟根据不同的理论采用了不同的算法。
EGS4和ETRAN分别为两个系列的基础，其它程序都采用了它们的核心算法。
ETRAN(for Electron Transport)由美国国家标准局辐射研究中心开发，主要模拟光子和电子，能量范围可从1KeV到1GeV。
ITS(The integrated TIGER Series of Coupled Electron/Photon Monte Carlo Transport Codes )是由美国圣地亚哥（Sandia）国家实验室在ETRAN 的基础上开发的一系列模拟计算程序，包括TIGER 、CYLTRAN 、ACCEPT等，它们的主要差别在于几何模型的不同。
TIGER研究的是一维多层的问题，CYLTRAN研究的是粒子在圆柱形介质中的输运问题，ACCEPT是解决粒子在三维空间输运的通用程序。
NCNP(Monte Carlo Neutron and Photo Transport Code)由美国橡树林国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)开发的一套模拟中子、光子和电子在物质中输运过程的通用MC 计算程序，在它早期的版本中并不包含对电子输运过程的模拟，只模拟中子和光子，较新的版本（如MCNP4A）则引进了ETRAN，加入了对电子的模拟。
FLUKA 是一个可以模拟包括中子、电子、光子和质子等30余种粒子的大型MC计算程序，它把EGS4容纳进来以完成对光子和电子输运过程的模拟，并且对低能电子的输运算法进行了改进。
五Monte Carlo方法相关的一些资料一个网站：/mc/mc.html《蒙特卡罗方法》徐钟济著上海科学技术出版社《科学计算中的蒙特卡罗策略》(当代科学前沿论丛)(Monte Carlo Strategies in Scientific Computing) 作者:刘军译者:唐年胜周勇徐亮统计物理学中的蒙特卡罗模拟方法( 德) 宾德(Binder,K.),赫尔曼(Heermann,D.W.) 著北京大学出版社1994.2小尺寸半导体器件的蒙特卡罗模拟叶良修编著科学出版社1997.2蒙特卡罗方法及其在粒子输运问题中的应用裴鹿成, 张孝泽著科学出版社1980.10统计试验法:( 蒙特卡罗法) 及其在电子数字计算机上的实现(苏) 布斯连科( Н. П. Бусленко), (苏) 施上海科学技术出版社若干本书：人大经济论坛/bbs/thread-445802-1-1.html高分子科学中的Monte Carlo方法杨玉良复旦大学出版社1993.12 7-309-01361-1Monte Carlo simulation of semiconductor devices C. Moglestue. Chapman & Hall，1993. 041247770XMonte Carlo methods in statistical physics with contributions by K. Binder ... [et al.] ; edi Springer-Verlag, 1979.guide to Monte Carlo simulations in statistical physics David P. Landau, Kurt Binder. Cambridge University Press, c2000.Monte Carlo methods in statistical physics edited by K. Binder ; with contributions by K. Bin Springer-Verlag, c1986.Applications of the Monte Carlo method in statistical physics edited by K. Binder. Springer, 1984.Monte Carlo Device Simulation Karl Hess Kluwer Acadmic参考资料：1、/view/1675475.htm?fr=ala0_12、/view/42460.htm?fr=ala0_1_13、/logs/4669.html4、/s/blog_5e8154170100cgc4.html5、/?p=121蒙特卡罗方法（MC）蒙特卡罗（Monte Carlo）方法：蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在本世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。