上述用统计方法虽可以较好预测反应进行的方向，但由于缺乏动力学因素，无法与实验进行比较，而Monte Carlo方法可以根据宏观动力学参数得到微观动力学参数，可以直接模拟分子数、链段随交换反应的变化情况[16-18],结果见图1.5、图1.6。如东华大学的王朝生等模拟了PA6/PA69体系分子链段随反应时间的变化[16]以及初始分布为单分散、Flory分布的PA6均聚体系反应时间对MWD的影响[18]，为工业应用提供更具实用价值的参考。
由于Monte Carlo方法的核心就是随机数的应用，因此计算机模拟结果的优劣强烈依赖于计算机伪随机数的质量。按照文献[1]要求，用Matlab程序产生100×100两维格点。从图3.1可见，伪随机数比较均匀地造访了100×100个格点，说明该随机数发生器的均匀性较好，可以用于本文的模拟。
图3.2为选用不同样本空间大小时的模拟效果。从可以看出，c=5×1019时的模拟效果最佳。综合考虑模拟过程费时程度，以下所有模拟过程均取缩减因子c=5×1020，相应的样本空间大小约为10000。


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