蒙特卡洛模拟
文档摘要
蒙特卡洛模拟 理论框架 方法辨析 蒙特卡洛（MC）方法不从运动方程出发，而是按统计权重对体系构象进行随机采样。Metropolis 算法是核心：从当前状态出发施加随机试移动（如移动一个原子、旋转一个二面角），若新状态能量更低则接受，否则按玻尔兹曼因子 exp(-beta 乘以能量差) 的概率接受。当试移动分布满足细致平衡时，采样得到的构象序列收敛于玻尔兹曼分布，从而可直接计算系综平均性质。 会员。《蒙特卡洛模拟》收录于灏天文库文集《计算化学》，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。文档编号13660。
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