在现代科学研究中,实验是最基本、最重要的研究方法之一。而在实验过程中得到的测量结果常常具有偶然性或者称为随机性,这种随机性主要来自两个方面的原因,一个原因是测量的随机误差,这是因为在一定的实验条件下,由于观察者自身不能完全控制的某些随机因素,例如实验时环境的变化,测量系统的随机因素以及实验者主观条件(感官的分辨本领)等限制所造成的随机误差,导致实验数值带有随机性。另一个原因是实验现象本身的随机性,例如在宏观情况下处于平衡态的体系的一些物理量的数值是一个统计平均值,它们的数值围绕着平均值起伏。又如在微观情况下由于实验现象本身的固有特性,对于处于同一状态的微观粒子测量同一个可观测到的物理量时,即使不存在任何测量误差,各次测量结果也会不同。这些测量结果的离散程度是由实验现象本身的随机性决定的。
在实验研究中,研究对象是一些随机变量,科学工作者的目的就是要研究这些随机变量的分布函数(分布函数的形式,分布参数的估计等)。用解析法求解这些随机变量的分布函数是非常困难的,用实验法研究随机变量的分布则需要进行大量的反复实验,耗费太大,成本太高。滴胶加工厂特别是在一些极端条件下,例如非常高或者非常低的温度,极端高压等等条件,一些实验无法进行。在许多情况下使用适当的数学方法,借用计算机则可对实验问题中的随机现象进行数学模拟和统计分析,模拟这些条件下的实验过程,从而获得与实验研究相同或相近的效果,这种数学方法称为MonteCarlo方法。
随着科学技术的发展进步,目前计算机的运算速度与精度都大幅度地提高,MonteCarlo方法越来越受到人们的重视,许多材料科学家和物理学家广泛而系统的应用它来解决各种各样的实际问题,www.sanyexin.com使其成为计算材料科学和计算物理学中的最重要的模拟方法之一。
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