Método de Monte Carlo é a denominação comum de uma classe de métodos computacionais que permitem o cálculo de propriedades macroscópicas configuracionais de substancias puras e misturas a partir de modelos de campo de força. Tais métodos auxiliam na compreensão de fenômenos observados experimentalmente e na predição/extrapolação de propriedades em condições de difícil acesso experimental. A crescente necessidade de se compreender os efeitos mútuos de fenômenos que acontecem em diferentes escalas vem tornando a Simulação Computacional, e em particular o método de Monte Carlo, uma ferramenta importante nas pesquisas em Engenharia Química. Entre as suas possíveis aplicações estão o cálculo de propriedades de fluidos, o estudo de equilíbrio de fases, o estudo de interações entre biomoléculas e produtos farmacêuticos, além de muitas outras.

O curso Termodinâmica Estatística: Monte Carlo, é o segundo curso da série de Escola de Estudos Avançados em Termodinâmica Aplicada do Programa de Engenharia Química da COPPE/UFRJ, visa complementar a formação de professores e pesquisadores da área de Termodinâmica Aplicada, oferecendo uma perspectiva prática da Simulação Molecular. Com isto, espera-se fomentar o emprego da Simulação Molecular como ferramenta auxiliar na condução de pesquisas na área de interesse de cada participante.

O curso se destina, principalmente, a professores de cursos de graduação e programas de pós-graduação em Engenharia Química e áreas afins. Também são bem-vindos pesquisadores, pós-doutorandos e estudantes de pós-graduação vinculados a tais programas.

D. N. Theodorou, Progress and Outlook in Monte Carlo Simulations, Ind. Eng. Chem. Res., 49 (7), 3047-3058, (2010).

K. E. Gubbins and J. D. Moore, Molecular Modeling of Matter: Impact and Prospects in Engineering, Ind. Eng. Chem. Res. 49 (7), pp 3026-3046 (2010).

E. J. Maginn and J. R. Elliott, Historical Perspective and Current Outlook for Molecular Dynamics as a Chemical Engineering Tool, Ind. Eng. Chem. Res. 49 (7), pp 3059-3078 (2010).

D. Frenkel and B. Smit, "Understanding molecular simulation from algorithms to applications". 2nd Edition, Academic Press, 2002.