实验数据处理方法 第二部分:Monte Carlo模拟_第1页
实验数据处理方法 第二部分:Monte Carlo模拟_第2页
实验数据处理方法 第二部分:Monte Carlo模拟_第3页
实验数据处理方法 第二部分:Monte Carlo模拟_第4页
实验数据处理方法 第二部分:Monte Carlo模拟_第5页
已阅读5页,还剩8页未读, 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、1. 引言引言(introduction)2. 均匀随机数的产生均匀随机数的产生(Random number generation)3. 任意分布的随机变量的抽样任意分布的随机变量的抽样4. Monte Carlo积分法积分法5. 常用常用Monte Carlo模拟软件的使用模拟软件的使用第六章第六章 引言引言(Introduction)Monte Carlo方法:方法:亦称统计模拟方法,亦称统计模拟方法,statistical simulation method 利用随机数进行数值模拟的方法利用随机数进行数值模拟的方法Monte Carlo名字的由来:名字的由来: 是由是由Metropoli

2、s在二次世界大战期间提出的:在二次世界大战期间提出的:Manhattan计划,研究与原子弹有关的中子输运过程;计划,研究与原子弹有关的中子输运过程; Monte Carlo是摩纳哥(是摩纳哥(monaco)的首都,该城以赌博闻名的首都,该城以赌博闻名Nicholas Metropolis (1915-1999)Monte-Carlo, MonacoMonte Carlo模拟的应用:模拟的应用:自然现象的模拟:自然现象的模拟:宇宙射线在地球大气中的传输过程;宇宙射线在地球大气中的传输过程;高能物理实验中的核相互作用过程;高能物理实验中的核相互作用过程;实验探测器的模拟实验探测器的模拟数值分析:数

3、值分析:利用利用Monte Carlo方法求积分方法求积分Monte Carlo模拟在物理研究中的作用模拟在物理研究中的作用Monte Carlo模拟的步骤:模拟的步骤:1. 根据欲研究的物理系统的性质,建立能够描述该系统特性根据欲研究的物理系统的性质,建立能够描述该系统特性的理论模型,导出该模型的某些特征量的概率密度函数;的理论模型,导出该模型的某些特征量的概率密度函数;2. 从概率密度函数出发进行随机抽样,得到特征量的一些模从概率密度函数出发进行随机抽样,得到特征量的一些模拟结果;拟结果;3. 对模拟结果进行分析总结,预言物理系统的某些特性。对模拟结果进行分析总结,预言物理系统的某些特性。

4、注意以下两点:注意以下两点: Monte Carlo方法与数值解法的不同方法与数值解法的不同:Monte Carlo方法利用随机抽样的方法来求解物理问题方法利用随机抽样的方法来求解物理问题;数值解法数值解法:从一个物理系统的数学模型出发从一个物理系统的数学模型出发,通过求解一通过求解一系列的微分方程来的导出系统的未知状态系列的微分方程来的导出系统的未知状态; Monte Carlo方法并非只能用来解决包含随机的过程的问题方法并非只能用来解决包含随机的过程的问题:许多利用许多利用Monte Carlo方法进行求解的问题中并不包含随方法进行求解的问题中并不包含随机过程机过程 例如例如:用用Mont

5、e Carlo方法计算定积分方法计算定积分. 对这样的问题可将其转换成相关的随机过程对这样的问题可将其转换成相关的随机过程, 然后用然后用Monte Carlo方法进行求解方法进行求解Monte Carlo算法的主要组成部分算法的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必须给出描述一个物理系统的一组概率密度函数率密度函数;随机数产生器随机数产生器能够产生在区间能够产生在区间0,1上均匀分布的随机数上均匀分布的随机数抽样规则抽样规则如何从在区间如何从在区间0,1上均匀分布的随机数出发上均匀分布的随机数出发,随随机抽取服从给定的机抽取服从给定的pdf的随机变

6、量的随机变量;模拟结果记录模拟结果记录记录一些感兴趣的量的模拟结果记录一些感兴趣的量的模拟结果误差估计误差估计必须确定统计误差(或方差)随模拟次数以及其必须确定统计误差(或方差)随模拟次数以及其它一些量的变化;它一些量的变化;减少方差的技术减少方差的技术利用该技术可减少模拟过程中计算的次数;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可以在先进的并行计算机上运行的有效算法Monte CarloMonte Carlo方法简史方法简史简单地介绍一下简单地介绍一下Monte CarloMonte Carlo方法的发展历史方法的发展历史1 1、B

7、uffonBuffon投针实验:投针实验:17681768年,法国数学家年,法国数学家Comte de Buffon利用投针实验估计利用投针实验估计 的值的值dLp2dLProblem of Buffons needle:If a needle of length l is dropped at random on the middle of a horizontal surface ruled with parallel lines a distance dl apart, what is the probability that the needle will cross one of t

8、he lines?Solution:The positioning of the needle relative to nearby lines can be described with a random vector which has components:),0),0dAThe random vector is uniformly distributed on the region 0,d)0,). Accordingly, it has probability density function 1/d.The probability that the needle will cros

9、s one of the lines is given by the integraldldAdpld20sin01 2、1930年,年,Enrico Fermi利用利用Monte Carlo方法研究中子的扩方法研究中子的扩散,并设计了一个散,并设计了一个Monte Carlo机械装置,机械装置,Fermiac,用于计用于计算核反应堆的临界状态算核反应堆的临界状态3、Von Neumann是是Monte Carlo方法的正式奠基者方法的正式奠基者,他与他与Stanislaw Ulam合作建立了概率密度函数、反累积分布函数合作建立了概率密度函数、反累积分布函数的数学基础,以及伪随机数产生器。在这些工作中,的数学基础,以及伪随

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论