物理化學的工具與方法
蒙地卡羅模擬（Monte Carlo simulation）
/ MON-tee CAR-loh sim-yoo-LAY-shun /
要估計一個形狀古怪的池塘的面積，你可以朝一塊包含它的方形場地裡隨機扔石子，數一數有多少比例落進了水裡。扔得足夠多時，這個比例乘以場地面積就給出池塘的面積。蒙地卡羅模擬就是這種從大量隨機嘗試中學習的把戲，名字取自那座著名的賭城。
更準確地說，蒙地卡羅模擬是一種計算方法，它用反覆的隨機取樣來估計那些直接計算會很困難的量。在化學裡，它透過提出隨機移動、並按某條規則（常以能量加權）接受或拒絕這些移動，來探索一個多粒子系統的各種可能排布，使得經過許多步之後，所造訪的構型符合真實系統在平衡時的統計分布。
為什麼重要：它讓我們能為那些複雜到無法用手逐一求和的系統計算平均值——能量、結構、相行為——而且在你想要平衡性質而非時間演化時尤為出色。一個提醒：它的答案帶有統計噪聲，而這種噪聲只隨樣本增加而緩慢減小；一個設計不良的取樣方案可能卡住，錯過重要的排布，給出一個自信卻有偏的平均值。
為了預測一種模型液體在什麼溫度結冰，化學家運行一次蒙地卡羅模擬：程式提出數百萬次隨機的粒子移動，並按以能量加權的機率把每一次保留或捨棄。對接受下來的排布取平均，就揭示出每個溫度下的能量和有序程度，從而定位液體在哪裡變成固體。
許多次隨機嘗試，按物理規則加權，累加成一個精確的平均值。
儘管有隨機移動，蒙地卡羅模擬並不模擬實時運動。這一串步驟是為取樣平衡構型而設計的巧妙路徑，而非穿越真實時間的軌跡，所以它無法告訴你某件事發生得多快——只能告訴你各種平衡平均值是多少。要研究速率和動力學，分子動力學才是工具。
又稱
另見