自由调整粒子数、步长、轨迹显示，实时观察扩散过程。验证爱因斯坦的MSD＝2dDt公式，估算扩散系数D。
模拟自动开始。改变预设或参数来观察扩散过程。
d=维数（2D），D=扩散系数，t=经过步数
爱因斯坦-斯托克斯式：
$$D = \frac{k_B T}{6\pi\eta r}$$药物开发·靶向输送：纳米级药物粒子在血液中如何扩散、到达患处的速度，都可用扩散理论预测。粒子大小与扩散速度的关联直接影响用药设计。
半导体工艺：硅晶圆中杂质（掺杂元素）的热扩散过程需要精确控制，使用扩散方程来预测杂质分布，其基础正是布朗运动理论。
环境科学：大气微粒（PM2.5）和水体污染物的扩散都遵循这一原理。复杂环境中会叠加湍流影响，但出发点都是随机扩散的概念。
金融工程：股票价格变动常用几何布朗运动建模，期权定价的黑-舒尔茨模型就基于随机游走理论，用来评估金融风险。
CAE初学者用这个模拟器时容易踩几个坑。第一个就是想当然地认为"粒子越多越精准"。确实统计抖动会减小，但计算负荷激增。实际工程中要权衡精度和成本——概览扩散系数可能只需100个粒子，但要精确得到分布形状可能需要1000+。这种判断能力就是专业性。
第二个常见错误是混淆"步长σ和扩散系数D的因果关系"。在模拟器里σ大则D大，但真实世界中D由物质属性（温度、粘性、粒子大小）决定，是"结果"。要模拟真实的D，需要反推合适的σ和时间步Δt。公式是$$D = \frac{\sigma^2}{2 \Delta t}$$。理解这个"建模"环节很关键，否则就只是玩游戏。
第三个坑是"反射边界的陷阱"。用反射条件能模拟容器，很方便，但现实中分子碰壁不是完全弹性反射。靠近壁面会产生摩擦甚至化学吸附。在模拟中用反射只是"第一近似"。如果要模仿细胞这样复杂的环境，可能还要给边界加特殊规则（比如某个概率被吸收），这样模型才更贴近实际。
设粒子数n=20、步长σ=1.5px、总步数1000，初期（步0～100）MSD≈150px²，中期（步200～500）MSD≈850px²递增。用MSD=4Dt公式，t=500时MSD=850，反推D≈0.425px²/step。现实物理中，水中红细胞（直径7μm）标准D≈100μm²/s。若设模拟时间标度为0.1ms/step，就能转换到物理值。