逆向蒙特卡罗方法（），是标准Metropolis-Hastings算法的变体，用于解决逆向问题，即调节模型使其参数与实验数据达到最大的一致性。在科学和数学的分支中经常遇到逆向问题，然而这一方法可能更广泛地应用于凝聚态物理学和固体化学。
在凝聚态科学中的应用.
基本方法.这一方法经常出现在凝聚态物理学中，生成与实验数据相对应的原子结构模型或是某种限制条件下的物态。初始的结构是周期性边界条件下N个原子组成的晶胞。基于这一构型可计算一个或一个以上的可测量参数。常用