길레스피(Gillespie)는 주로 '길레스피 시리즈(Gillespie series)' 또는 '길레스피 알고리즘(Gillespie algorithm)'으로 알려진 확률론적 시뮬레이션 방법론에서 많이 언급되는 이름이다. 이 방법은 화학 반응과 같은 스토캐스틱 과정의 동역학을 모델링하는 데 사용된다.

일반적으로 길레스피 알고리즘은 특정 시간 동안 발생할 반응의 확률 분포를 기반으로 시스템의 상태 변화를 시뮬레이션한다. 이 알고리즘은 반응의 속도 상수와 현재 분자의 농도를 사용하여 각 반응이 발생할 확률을 계산하고, 이로부터 반응이 언제 발생할지와 그 결과를 결정한다.

길레스피 메소드는 두 가지 주요 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 다음 반응이 발생할 시점을 계산하고, 두 번째 단계에서는 해당 시점에서 어떤 반응이 발생할지를 결정한다. 이러한 방식으로, 시스템의 시간 진화를 정확하게 추적할 수 있다.

길레스피의 알고리즘은 생물학적 시스템, 화학 반응, 공학적 문제 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 특히 미시적 수준에서의 상호작용을 이해하는 데 중요한 도구로 자리잡았다.