本文利用现代计算机的优势实现了Monte Carlo方法在高分子科学中的一项应用,即活性自由基聚合反应的Monte Carlo模拟研究了休眠时间分布对原子转移自由基聚合产物的产物结构的影响。进行模拟的模型基础是一个以事件为序列的二元均聚Markov链,依托原有的活性自由基聚合稳态概率模型,在稳态条件下,给定链增长的反应概率和休眠时间的分布函数,计算机按照一个随机的过程产生有休眠活化过程的Markov链。当单体消耗至一定浓度时,生成n条高分子链,过滤掉不产生实际链结构的休眠态和活性单元,统计过滤后的链的链段分布情况和分子量分布。通过设计不同的休眠时间分布函数,以此来考察各不同分布函数所产生的聚合链的分子量分布情况。本文首先描述了Monte Carlo方法的概率模型,从原理上给出计算机模拟所依据的算法模型,并且描述了算法模型的建立步骤。然后具体说明了该算法的计算机实现步骤,从根本上给出了实现算法和程序的流程,在本过程中,就将所有的链全部保存在字符串中,以便于统计之用。最后通过模拟试验描述了不同时间分布函数对试验结果所产生的影响。采用了两个全新的概率分布函数：高斯分布函数和泊松分布函数,以此函数建立一个随机数库,休眠时间将由这个概率随机数库决定,在进行模拟时对休眠种进行计时,当达到指定时间时休眠种复活。由此产生的聚合物链进行段长分布和分子量分布的统计,将其与理论聚合的结果以及原有Flory分布的模型进行比较,做出段长分布曲线以及分子量分布曲线,研究原子转移自由基聚合的产物结构。通过计算机模拟发现无论怎样调节休眠分布函数,得到的原子转移自由基聚合产物与常规自由基共聚产物相比在段长分布和分子量分布上相同,而通过和原有模拟模型对比得到的结果也进一步验证了计算机模拟结果的正确性,从而得出在原子转移自由基聚合中,休眠时间分布对聚合物的产物结构没有影响的结论。