电子计算机的问世，对统计力学有极其深远的影响，不但使 较复杂的计算问题得以解决，而且在基本观念上也有重大的贡献。本章略述两种计算方法，一是“分子运动数值解”， 即解运动 方进程，把所有分子的位置、速度统统算出来。二是“随机数演 象”， 这是把运动方进程用随机数列取代，专用来求 平 衡性质，亦称“梦得卡乐”法。本章主要讲第二种。
分子运动解的计算， 是不折不扣的“数值实验”，把运动轨 迹算出来，再作各种观测。随机演象也演出轨迹来，只是用一个 随机的运动模型，而不用牛顿定律。它也可以算是一种数值实验。这些数值实验有什么好处呢?第一， 这些计算，不用近似。一 旦模型定了，计算就定了，一切结果，你可以看成该模型的“实 验结果”。(当然，实验步骤必须正确，观测时间的长短，模型 的大小等都必须考虑。)这比我们用纸用笔的理论分析要强，用 不着再一个假设，再一个近似，东丢一项，西切半个积分。因此， 计算的结果可以和真正实验比较，以决定模型的正确性，并可 以和理论分析比较，以决定各近似，假设的正确性。第二，这些 计算，算出了每个分子在每个时刻的一切运动细节。这 些数据， 在真正的实验中是无法测得的。当然，数值实验比较容易控制， 用不着担心样品的纯化，低温系统漏热等问题。
由于这些好处，数值实验已成为十分普遍的工具。此类计算 既是“实验”，则非自己动手不能领略其要义。各种进程的设计， 全属经验，少见于书刊，也难解释。本章所谈，仅是一些原则 上的问题，为读者略作心理准备而已。
这些计算，除了是很有用的工具之外，更能加深我们对统计 力学的认识，使基本观念更清楚， 这 一方面的讨论，将占去本章 许多篇幅。
这个方法的原理十分简单，把分子运动方进程(牛顿定律) 交给计算机去解就是了。
在计算机发明之前，要解三个分子以上的运动方进程，是不 可思议的事，更别谈什么群体运动。因此，统计力学的学者有根本放弃分子运动者，即不承认运动轨迹的物理意义，因为不可能 解得出来。这种想法使统计力学走向抽象化，纯数学化的路。直 到今天，传统的统计力学仍以抽象的机率来作平衡态的定义，而 不愿涉及轨迹的讨论。
计算机问世之后，对分子运动有兴趣的人立刻用它来解运动 方进程，看看平衡现象是否出现。大师费米及门人乌兰解了一些 振动方进程，发现平衡不了，因而引起了注目。逐渐地，更多人 用更进步的机器来解运动方进程，来对平衡作根本的了解。费米 、乌兰的困难是振动单元太少，多放几个，平衡现象就不难出现。在今天，用计算机解群体运动方进程已是统计力学的一部门。每个计算考虑以千计的粒子，作百万次的碰撞。
这种计算是一种实验，由计算机把一群体在某时间内的轨迹 算出来。每分子在每一时刻的位置、速度都算出来了。任何有关 此群体在这一段时间内的数据都可以从这轨迹整理出来，各平衡 性质可以由这时间内的各平均值得来。温度可以由每粒子的平均 动能得来，这种“数值实验”比真正的实验要容易控制，而且可 以作任何观测，大尺度，小尺度，平衡不平衡，都可以。
当然，这种计算和真的实验仍有很大的区别:
(甲) 几千个粒子的群体，比巨观物体小得太多。百万碰撞的时 间比巨观时间短得多。
(乙) 无法考虑量子力学，解群体的量子波动方进程仍非今天的 计算机所能办到。
这两个弱点看来是难以克服的。但由于物体各部的独立性， (甲)并不很严重，对平衡性质的分析而言，只要考虑比相干长度大很多的模型，观测时间比相干时间 长很多就行。如果 够小， 则用不着考虑很多粒子， 够短则不必有很长的时间。，的长短 要看情形。照现有的计算成绩看来，一千个粒子的模型在 一般情形下足够，时间也足够。在特殊情形下，如临界点附近，， 都很大，就需要更大的模型，往往超出今天计算机的能力。弱点(乙)比较严重，许多重要的问题都不能脱离量子力学。例如 金属电子，超流体等。这使计算的应用范围大受限制，虽然，这 计算仍有很大的应用范围， 很多现象，如熔解、结晶，及一些重 原子、分子的群体性质，大多和量子力学无关。
从基本观念的角度看来，此类计算的成功有深远的意义。它 确定了力学方进程，即牛顿定律的地位，也就是说， 一切热力现 象，一切统计力学的观念，归根结底都得以力学为本。平衡是一 种特别的运动状况，必须遵守力学的定律。运动的轨迹代表一切 有关运动的数据，任何观念，任何量，都必须能用这数据表示， 从这些数据计算。有些热力学观念，没有明显的力学意义。这些 是和熵有关的量。轨迹和熵的关系，是一个十分重要的题目。在 第 二十五章，我们将作详细讨论，并指出一个由轨迹直接定熵的 方法。
解运动方进程是一个复杂的计算，有许多题目并不要求运动 的真实性。因此，我们可以用比较简化的运动模型代替牛顿定律。随机演象就是一个简化的运动模型。
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