首先，半导体是一门非常专业的学科，半导体器件仿真肯定需要专业的仿真软件，而通用CAE类的软件是无法解决大多数技术细节问题的，comsol， ansys，abaqus,就是通用CAE软件，据我了解前者在低频电磁，电化学，这一块还可以；中者，包含了很多软件，体系庞大却没好好消化，对这个了解的少，不发表意见；后者，材料，结构、岩土用的多；
其次，半导体器件仿真，这行业里站在高处的大牛，还是用TCAD类的软件较多，可以了解下国内主要做半导体的单位，高校、研究所、企业，基本上都是用这些软件，Synopsys的算一个，Crosslight算一个，NEXTNANO算一个，，，，，等等，其实很简单，你把这些软件放在网上一搜别人做的成果就知道哪些软件用的多，出的成果多；
不过，像Synopsys这类自己就做半导体的这类厂家，考虑到知识产权和保密问题，有一定的知识壁垒，所以这类的软件傻贵傻贵。NEXTNANO算是比较学术的一个，很久之前是开源的，现在借助他们的学校和研究所，正在走商业化，毕竟要存活嘛；
如果要学习TCAD软件也不容易啊，运气好的话，可以碰到技术比较过硬，而且还靠谱的厂家或者工程师，还会多帮忙指导指导；如果碰到只顾卖产品，无技术服务，那就惨了，，，，此为后话，一定要擦亮双眼，多做技术沟通和交流。很多技术型的公司非常乐意做技术交流的，双方互相学习共同提高嘛。
国内自己的自主研发的半导体软件，极少啊；国内做大型的工程计算软件，毕竟在前期缺少了知识储备和经验积累，现在别人制裁，就没辙了，哎，扯远了........
蒙特卡罗模拟因摩纳哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”，而当一种模式足够精确时，他能产生与实际 *** 作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷：如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数，而却构成一些微妙的非随机模式，那么整个的模拟（及其预测结果）都可能是错的。
扩展资料：
蒙特卡罗模拟在金融工程学，宏观经济学，生物医学，计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域也应用广泛。
计算机技术的发展，使得蒙特卡罗模拟在最近10年得到快速的普及。现代的蒙特卡罗模拟，已经不必亲自动手做实验，而是借助计算机的高速运转能力，使得原本费时费力的实验过程，变成了快速和轻而易举的事情。它不但用于解决许多复杂的科学方面的问题，也被项目管理人员经常使用。
参考资料来源：百度百科-蒙特卡罗模拟
参考资料来源：百度百科-蒙特卡罗
蒙特卡洛模拟又称为随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在上世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。
蒙特卡洛随机模拟法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。
蒙特卡洛随机模拟法 - 实施步骤抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。
扩展资料基本原理思想
当所要求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。
蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数学方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。可以把蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知概率分布抽样；建立各种估计量。
参考资料来源：百度百科-蒙特卡罗模拟
参考资料来源：百度百科-蒙特卡洛随机模拟法
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