Молекулярное моделирование Монте-Карло — это применение методов Монте-Карло к молекулярным проблемам. Эти проблемы также можно смоделировать методом молекулярной динамики . Разница в том, что этот подход опирается на равновесную статистическую механику , а не на молекулярную динамику. Вместо того, чтобы пытаться воспроизвести динамику системы, она генерирует состояния в соответствии с соответствующим распределением Больцмана . Таким образом, это применение моделирования Metropolis Monte Carlo к молекулярным системам. Следовательно, это также особое подмножество более общего метода Монте-Карло в статистической физике .
Он использует процедуру цепи Маркова , чтобы определить новое состояние системы на основе предыдущего. В силу своей стохастической природы это новое состояние принимается случайно. Каждое испытание обычно считается ходом . Избегание динамики ограничивает метод изучением только статических величин, но свобода выбора ходов делает метод очень гибким. Эти ходы должны удовлетворять только базовому условию баланса, чтобы равновесие можно было правильно описать, но подробный баланс , более сильное условие, обычно налагается при разработке новых алгоритмов. Дополнительным преимуществом является то, что некоторые системы, такие как модель Изинга , не имеют динамического описания и определяются только энергетическим предписанием; для них подход Монте-Карло является единственно возможным.
Большой успех этого метода в статистической механике привел к различным обобщениям, таким как метод имитации отжига для оптимизации, в котором вводится фиктивная температура, а затем постепенно ее понижают.
Специально для использования метода Монте-Карло Metropolis при молекулярном моделировании был разработан ряд пакетов программного обеспечения. К ним относятся: