主要讨论了Cox-Ross-Rubinstein（CRR）模型和广义的CRR模型，并研究了如何基于CRR模型和广义的CRR模型利用Monte Carlo模拟计算资产价格以及期权价值。

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人工智能-机器学习-钡星系统轨道根数分布及丰度的MonteCarlo模拟计算.pdf

音视频-图像处理-扫描电子显微镜中二次电子成像机制省略分辨率的MonteCarlo模拟.pdf

运用Monte Carlo方法对线型高分子链格点模型进行模拟，研究了高分子链的动态行为随体系内组分间相互作用能的变化情况。讨论了随着溶剂分子与高分子链段间的相互作用能εPS与高分子链段间的相互作用能εPP的增大，链动力学物理量gcm（t），gm （t），ge（t）和gr（t）的变化情况。结果显示，εPP对高分子链的动态行为较εPS影响较小，但体系缠结的特征不完全取决于εPS和εPP的变化，主要受体系链长度的影响。

该 Ising 模型用于通过应用 Metropolis 算法-蒙特卡洛方法模拟磁系统（正、负或随机自旋）。 运行主文件，输入晶格大小（最好是 100），然后选择一个输入自旋作为初始配置。 设置了两个不同的温度（T=2.0 和 T=2.5）。 例如，在 T=2（低温）下使用选定的正自旋进行初始化，大多数自旋是黑色的，这是因为翻转自旋的机会很小，并且材料具有铁磁性。 对于 T=2.5 的情况，由于温度较高，它会产生自旋翻转的趋势。 因此，材料失去磁化。 自旋似乎没有对齐，由此产生的配置似乎是随机无序的。 那是因为顺磁行为。 模拟的下一部分是可观测值计算：平均磁化、平均能量、平均磁化率和比热。 为了计算平均能量和磁化强度，我们必须找到能量和磁化值变化很小的时间依赖性（能量和磁化强度随时间增加变化很小的时间）因此，我们选择精度 p 并检查间隔（应满足精度的时间步数）。 这些间隔应取决于初始配

本文件是用Mathematica代码编写的Monte carlo模拟。 包含均匀分布，指数分布，以及均匀分布在圆和球面上的点。

IsingModel-蒙特卡洛 日语中的Ising模型的蒙特卡洛（MC）仿真简介。 Ising2d_MC 用日语记录Ising模型和MC模拟（Metropolis方法和热浴方法）。 使用Python的各向同性Ising mocdel的MC模拟代码（计算磁化强度，比热，Binder累积量和相关函数）。 Python代码中的注释为英文。 Ising2d_各向异性 使用Python（计算磁化强度）的各向异性Ising模型的MC模拟代码。

用MonteCairo方法通过matlab对薄膜外延生长进行了计算机模拟。模型中引入Morse势描述粒子间的相互作用，考虑粒子的沉积、吸附粒子的扩散和蒸发3个过程。研究了粒子间相互作用范围α和允许粒子行走的最大步数对薄膜生长形貌的影响。结果表明：在不同的6c值下，随粒子行走步数的增加，薄膜的生长都经历了从分散、分形、混合到团聚的过程；在同一最大步数下，α值越大，薄膜越易趋向于分散生长。

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