text: 逆向蒙特卡羅方法，是標準Metropolis-Hastings演算法的變體，用於解決逆向問題，即調節模型使其引數與實驗資料達到最大的一致性。在科學和數學的分支中經常遇到逆向問題，然而這一方法可能更廣泛地應用於凝聚態物理學和固體化學。在凝聚態科學中的應用.基本方法.這一方法經常出現在凝聚態物理學中，生成與實驗資料相對應的原子結構模型或是某種限制條件下的物態。初始的結構是週期性邊界條件下N個原子組成的晶胞。基於這一構型可計算一個或一個以上的可測量引數。常用的可測量引數包括對分佈函式及其傅立葉變換形式，後者可由中子或x射線衍射直接獲得實驗數值。其餘還有晶體材料的布拉格衍射引數和擴充套件x射線吸收精細結構引數。實驗值與模擬值的比較由以下函式形式量化∑ (yobs − ycalc)2 / σ2其中yobs和ycalc分別為觀測值， σ是測量精度。根據觀測值，隨機選取原子進行隨機運動。將這一過程重複迭代，使得χ2變大或變小。當χ2最小時，可認為體系處於平衡狀態。應用.逆向蒙特卡羅方法由McGreevy和Pusztai於1988年提出用於凝聚態問題的研究。多年來這一直是液態和非晶態材料研究中，獲得結構模型的唯一方法。
metadata: erhwenkuo/wikipedia-zhtw
metadata: 逆向蒙特卡羅方法
metadata: https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=3231030