In [107,108,109] wird ein stochastisches Verfahren zur Kapazitätsberechnung vorgeschlagen, welches als Random Walk Methode bezeichnet wird. Es basiert auf der Lösung der Laplace-Gleichung in einem skalierbaren Würfel mit beliebigen Dirichlet-Bedingungen. Mittels eines Randintegrals werden das Potenzial und das elektrische Feld im Zentrum des Würfels berechnet. Die Kapazität zwischen zwei beliebigen Elektroden kann nun als unendliche Reihe verschachtelter Randintegrale ausgedrückt werden. Aus dieser Reihe lassen sich Wahrscheinlichkeitsregeln für sogenannte ,,Random Walks`` herleiten. Man geht dabei schrittweise von einer Elektrode aus und findet einen maximal großen um den Startpunkt zentrierten Würfel, dessen Innenraum keine Elektrode enthält. Der Startpunkt für den nächsten Schritt liegt immer auf der Oberfläche des vorigen Würfels. Beendet wird der Random Walk wenn eine andere Elektrode erreicht wird. Durch gewichtete Summierung kann man die Kapazitäten zwischen Startelektrode und allen anderen Leitern ermitteln.
Die Methode hat einen geringen Rechenaufwand und es ist damit möglich, sehr große Simulationsgebiete mit geringem Speicherbedarf zu berechnen. Natürlich stehen wie bei jedem statistischen Verfahren Rechenaufwand und Genauigkeit in direktem Zusammenhang. Typischerweise kann ein maximaler Fehler im Bereich von 5-10% problemlos erreicht werden, für sehr hohe Genauigkeiten steigt der Bedarf an CPU Zeit quadratisch mit dem Kehrwert des Fehlers an, während etwa bei der BEM nur ein linearer Anstieg beobachtbar ist [110].