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逆向蒙特卡罗方法（Reverse Monte Carlo method），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。
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。常用的可测量参数包括对分布函数及其傅里叶变换形式，后者可由中子或x射线衍射直接获得实验数值。其余还有晶体材料的布拉格衍射参数和扩展x射线吸收精细结构参数。实验值与模拟值的比较由以下函数形式量化
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陆军上将第一代多尔切斯特男爵盖伊·卡尔顿，KB（Guy Carleton, 1st Baron Dorchester，11月10日），英国爱尔兰裔军官，美国独立战争前后两次出任Governor of Quebec。
卡尔顿生于1724年爱尔兰，幼年所受教育有限。1742年，卡尔顿以17岁之龄从军，并参与镇压第二次詹姆士党人叛乱，期间与詹姆斯·沃尔夫结为友好。1740年奥地利王位继承战争爆发，但卡尔顿少尉所属的第25步兵军团，要到1747年才调到欧洲大陆作战。其时战事已近尾声，卡尔顿也欠缺机会立功晋升。
1751年，卡尔顿调往Grenadier Guards，并在翌年升任上尉。在一次偶尔机会下，卡尔顿获得沃尔夫举荐，为考察战场的查尔斯·伦诺克斯，第三代里奇蒙公爵充当向导，获得公爵赏识。里奇蒙公爵后来更成为卡尔顿的主要赞助人。
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