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Monte Carlo方法的最优源项偏倚抽样密度函数
引用本文:苏健,曾志,程建平,李君利.Monte Carlo方法的最优源项偏倚抽样密度函数[J].印染,2014(2):164-171.
作者姓名:苏健  曾志  程建平  李君利
作者单位:清华大学工程物理系,粒子技术与辐射成像教育部重点实验室
基金项目:国家自然科学基金资助项目(11175099,11035002,11075091,11105081);清华大学自主科研计划资助项目(2011THZ07)
摘    要:Monte Carlo粒子输运中的源项偏倚抽样方法可以减小方差、提高计算效率。该文通过建立一个多区域分权重数学投篮模型,模拟了输运过程中的源项信息,得到了源项偏倚抽样方差最小时的最佳抽样密度函数解析式。采用随机数值方法对模型进行了计算,验证了函数的正确性,并举一例实际的粒子输运模拟问题,表明最优偏倚抽样方法对减小方差的效果显著。该方法可作为一种普适的减方差技巧应用于Monte Carlo粒子输运中,可用于构造粒子源参数(如位置、发射方向等)的最佳偏倚密度函数,尤其在分层抽样时能给出方差最小的最优各层比例系数。

关 键 词:Monte  Carlo方法  源项偏倚抽样  减方差  最优偏倚密度函数  分层抽样
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