MonteCarlo方法及相关软件在实验核物理中的应用.ppt
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1、MonteCarlo方法及应用软件在实验核物理中的应用内容 MonteCarlo简介核技术特点及MonteCarlo方法的应用MonteCarlo应用软件Geant4具体应用实例将一根将一根长度度为l的的针,随机的投放在两条,随机的投放在两条间距距为d(dl)的的两条平行两条平行线中中间,计算算针与两条平行与两条平行线相交的概率相交的概率。通过解析法,容易得到 针与平行线相交的概率 由此可以得到圆周率Buffon投针问题 Buffon投针问题 Buffon投针问题 Buffon投针问题 Buffon投针问题 试验者时间(年)针长投针次数相交次数的估计值Wolf18500.80500025323
2、.15956Smith18550.60320412183.15665Fox18840.7510304893.15951Lazzarini19250.83340818083.14159292Buffon投针问题 Monte Carlo蒙特卡罗方法又称统计模拟方法,是利用随机数进行数值模拟的方法可以将蒙特卡罗法看作利用随机试验的方法计算积分,所计算的积分可看做服从某种分布的密度函数为f(r)的随机变量g(r)的数学期望而通过某种试验得到N个观察值r1,r2.rN等,将N个随机变量的值g(r1),g(r2),g(rN)的算术平均值作为积分估计值Monte CarloMonte Carlo根据概率论知
3、识,可知优点对于具有随机性质的事件或物理过程其物理意义逼真受几何限制小收敛速度与问题的维数无关误差容易确定程序结构简单,易于实现缺点收敛速度慢误差具有概率性在粒子输运问题中,计算结果与系统大小有关Monte Carlo蒙特卡罗算法主要组成部分概率密度函数概率密度函数(pdf)必须给出描述一个物理系统的一组概率密度函数;随机数随机数产生器生器能够产生在区间0,1上均匀分布的随机数抽抽样规则如何从在区间0,1上均匀分布的随机数出发,随机抽取服从给定的pdf的随机变量;模模拟结果果记录记录一些感兴趣的量的模拟结果误差估差估计必须确定统计误差(或方差)随模拟次数以及其它一些量的变化;减少方差的技减少方
4、差的技术利用该技术可减少模拟过程中计算的次数;并行和矢量化并行和矢量化可以在先进的并行计算机上运行的有效算法Monte Carlo蒙特卡罗算法模拟的主要步骤Monte CarloMonteCarlo数值数值解法解法Monte Carlo实际模型/原理理论结果模拟结果测试结果测试理论分析模拟对比对比理解模型错误模型错误原理正确原理错误原理错误一致不一致一致不一致Monte CarloMonte Carlo模拟+统计特性高样本量非常有利于MonteCarlo方法的应用在核物理中的应用而其中粒子输运问题是蒙特卡罗模拟的基本核物理过程Monte Carlo模拟蒙卡模拟粒子输运问题的主要步骤Monte
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- MonteCarlo 方法 相关 软件 实验 核物理 中的 应用
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