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蒙特卡罗方法，又称统计模拟方法，是20世纪40年代中期随着科学技术的发展和计算机的发明而提出的一种以概率论和统计理论为指导的非常重要的数值计算方法。它是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决许多计算问题。与之相对应的是确定性算法。蒙特卡罗方法广泛应用于金融工程、宏观经济学、计算物理（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域。

分子模拟计算

分子模拟计算采用蒙特卡罗方法，步骤如下：1。利用随机数发生器生成随机分子构型。2这种分子构型中粒子的坐标被不规则地改变以产生新的分子构型。三。计算新分子构型的能量。4比较改变前新分子构型的能量变化，判断是否接受构型。如果新分子构型的能量低于原分子构型的能量，新构型将被接受并在下一次迭代中重复。如果新分子构型的能量高于原分子构型的能量，则计算玻耳兹曼因子并产生一个随机数。如果随机数大于计算的玻耳兹曼因子，配置将被放弃并重新计算。如果随机数小于计算的玻耳兹曼因子，则接受配置并在下一次迭代中重复。5进行迭代计算，直到找到低于给定能量条件的分子构型。

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