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传统Monte Carlo方法在模拟系统微观行为时较少考虑系统大尺度上的宏观状态,因而需要通过大量样本的抽样模拟,才能使模拟结果与系统宏观状态自洽,这使其在大空间、多元素的系统模拟方面计算代价令人难以接受。该文提出了一种宏观自洽的Monte Carlo方法。该方法首先在大尺度上通过宏观分析方法快速廉价地模拟系统宏观时空演变过程,得到各时刻、各空间位置系统元素的宏观统计信息及随机分布参数;然后在微观模拟时综合此时刻当地宏观信息,进而在保证一定模拟精度和信息量的前提下降低了微观模拟的复杂度。利用该Monte
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