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前言蒙特卡罗计算的基本思想最初源于蒲丰在1777年提出的著名“蒲丰投针问题”的一项早期实验(D6rrie1965).在这个著名的实验中，实验者向平行线网格间距为D的平面上投一长度为1的针(D>).在理想条件下，很容易计算出针与任意一条平行线相交的几率为2/πD.因而，如果假设PN为N次投针实验中针与平行线“相交”的比率，则2lPND可作为T的一个估计，并且当N趋于无穷时，齐收敛到T,确实还真有一些研究者用此方法来估算π的值.借助模拟随机过程来估计某一有兴趣的量的思想现已成为科学计算的重要组成蒙特卡罗方法在现实科学问题中的系统应用始于电子计算的早期时代(1945一1955)，并伴随着世界上第一台可编程的“超大”计算机一MANIAC(数学分析机，数值积分器和计算机)一于第二次世界大战期间在洛斯阿拉莫斯(Los Alamos)的发展而不断发展.为了更好地使用这些具有快速计算能力的机器，科学家们(Stanislaw Ulam,John von Neunn,NicholasMetropolis,.Enrico Fermi等)提出了一种基于统计抽样技术的方法，用以解决原设计中有关易裂变物质的随机中子扩散的数值计算问题和估计Schrodinger方程中的特征根问题.这一方法的基本思想首先由Ulam提出，然后在他与von Neunn驾车从洛斯阿拉莫斯到拉米(Lamy）的途中，经两人仔细考虑后得以正式提出.据说，是Nick Metropolis将此方法冠名为“蒙特卡罗”的，该名称为推广使用这一方法起到了十分重要的作用，早在20世纪50年代，统计物理学家们(N.Metropolis,A.Rosenbluth,M.Rosenbluth,A.Teller和E.Teller）就为简单流体的模拟引入了基于马尔可夫链的动态蒙特卡罗方法.这一方法随后被推广覆盖到越来越复杂的物理系统中，包括自旋玻璃(spi山glass)模型、谐波型晶体和多聚体模型等.在20世纪80年代，统计学家与计算机科学家发展了用以解决诸如组合优化、非参数统计推断（如：刀切法和自助法）、带有缺失观测值的似然计算、统计遗传分析、贝叶斯建模与计算等问题的基于蒙特卡罗的方法，在20世纪90年代，蒙特卡罗方法在计算生物学中开始发挥重要作用，而且它被用来解决序列基序识别和复杂的谱系(pedigree)分析问题.现在，蒙特卡罗方法的应用领域包括生物学(Leach1996,Karplus和Petsko 1990,Lawrence,Altschul,Bogi,Liu,Neuwald和Wootton1993)、化学(Alder和Vainwright1959)、计算机科学(Kirkpatrick,Gelatt和Vecchi1983)、经济学与金融学(Gourierourx和Monfort1977)、工程学(Gen和Gen1984)、材料科学(Frenkel和Smit1996)、物理学(Metropolis,Rosen-bluth,Rosenbluth,Teller和Teller1953,Goodn和Sokal1989,Marinari和Parisi1992)、统计学(Efon1979,Gelfand和Smith1990,Rubin1987,Tanner和Wong1987)以及其他许多学科.在所有的蒙特卡罗方法中，马尔可夫链蒙特卡罗理论(MCMC)为处理复杂的随机系统提供了巨大的机会，同时也是大分子学和其他物理系统研究中的中流砥柱，最近，由于MCMC理论和技术能使统计学家考虑更复杂、更现实的统计模型，所以它引起了统计学家们的广泛关注许多不同科学领战的研究者由于受蒙特卡罗方法的高度灵活性和超强功效性的吸引，都为它的发展做出了相应的贡献.然而，要了解任何一个领城的问题都需要大量丰富的特定专业领城的知识，这就大大地限制了不同领域中研究者的相互交流。近年来，大量的研究工作致力于重斯发现在其他领城中已经发展出的各项技术因此，迫切需要发展一个相对通用的框架，在此框架下，每个领域的科学家，如：理论化学家、统计物理学家、结构生物学家、统计学家、经济计量学家和计算机科学家，既能相互比较各自的蒙特卡罗技术，又可以相互学习.许多把蒙特卡罗模拟和有关全局优化技术（如：模拟退火）作为其研究工作中必不可少的工具的科学家和工程师们也需跟上蒙特卡罗方法最断的发展步伐，同时也要了解各种蒙特卡罗方法的性质和联系，本书的主要目的就是为读者提供一个有关蒙特卡罗方法的自成体系的、统一的和最新的处理模式本书主要面向三类读者：一是专门从事蒙特卡罗算法研究的科研人员；二是对应用先进的蒙特卡罗技术感兴趣的科学家；三是想学习蒙特卡罗计算的统计学、计算生物学和计算机科学专业的研究生，要了解本书所述的方法至少必须具备下列知识：一个学期的概率理论课程(Pitn1993)和一个学期的理论统计课程(RiCe1994).这两门课程的掌握都只需达到大学水平即可.当然，如果读者具有诸如人工智能、·计算生物学、计算机视觉、工程学或者涉及繁重计算的贝叶斯统计等某一特定科学领城的一些背景知识，那就更为理想了.本书特别适为大学高年级或研究生学习有关蒙特卡罗方法课程的教材，该书重点阐述了蒙特卡罗方法与科学和统计研究在此，特别感谢我的导师益友王永雄教授，他为本书提出了许多宝贵的意见，感谢他对蒙特卡罗方法和科学问题的极大热情以及一直以来对我的鼓励！感谢Persi Diaconis教会了我包括马尔可夫链理论、群论和非参数贝叶斯方法等许多知识！感谢Susan Holmes和Persi对马尔可夫链蒙特卡罗和其他相关问题的有启发性的谈话！感谢Donald B.Rubin关于缺失数据的系统和贝叶斯思想的深入了解！感谢Jonathan Goodn关于多次蒙特卡罗的有益的评论！感谢UCLA的吴英年和朱颂纯关于晶格模拟的材料和条件抽样的思想！感谢粱发明为本书提供了许多例子和图表！感谢陈明辉和David van Dyk有建议性的评论.感谢曾经在斯坦福大学和哈佛大学统计系学习过的几位研究生：陈玉国，陈玲语，Chiara Sabatti,Tanya Logvinenko,秦朝辉和张俊尼，他们对本书的出版做出了不同程度的贡献.感谢Helen Tombropoulos女士为本书和
