Monte Carlo studies of the VERITAS array of Cherenkov telescopes
Monte Carlo方法简介
Monte Carlo方法
Modelling water adsorption on Au(210) surfaces: II. Monte Carlo simulations
Monte Carlo方法
高分子构象的Monte Carlo模拟
Monte Carlo方法
Adsorption Mechanism and Dynamic Behavior of Water and Ethanol Molecules Inside Au Nanotubes
统计系统的热力学性质及其他物理量
No
统计性 质不变?
打印结果,结束
Monte Carlo方法
微正则系综蒙特卡罗方法 巨正则系综蒙特卡罗方法 正则系综蒙特卡罗方法 等温等压蒙特卡罗方法
MC 就是一种通过重要性抽样的方法计算统计平均值的 一种随机方法。 它基于统计力学,通过 微观可观测量的系 综平均来求算其宏观性质,
1、数学:本身已形成计算数学的一个分支; 2、粒子物理:输运问题、屏蔽问题、核武器试验分析等; 3、统计物理、化学,材料、工程各领域; 4、其它:疾病传播与免疫、系统工程与管理优化等等。
Monte Carlo方法
1% 49 %
Nicholas Metropolis (1915-1999)
49 % 1%
•分子模拟的两种主要方法:
⑴ ⑵ 分子动力学法 (MD,Molecular Dynamics) 基于粒子运动的经典轨迹 Monte Carlo法 (MC) 基于概率和统计力学
Monte Carlo方法
1.2 Monte Carlo方法的发展历史
Monte Carlo 原为地中海沿岸Monaco(摩纳哥)的一个城市 的地名, 是世界闻名的大赌场,Monte Carlo方法的随机抽样特 征在它的命名上得到了反映。
蒙特卡罗算法
xi 1 6xi mod11, ui+1 xi 1 /11 (a 6, m 11 )
如果令 a 3, x0 1 ,得到序列: 1,3,9,5, 4,1,3,9........ 如果令 a 3, x0 2, 得到序列: 2, 6, 7,10,8, 2, 6.......
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3. 指数分布 指数分布随机变量X的概率密度为
e x , x 0 f ( x) 0, x 0
指数分布常用来描述寿命问题.
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二.随机数的生成
1.蒙特卡罗模拟的关键是生成优良的随机数。 2.在计算机实现中,我们是通过确定性的算法生成 随机数,所以这样生成的序列在本质上不是随机 的,只是很好的模仿了随机数的性质(如可以通过 统计检验)。我们通常称之为伪随机数(pseudorandom numbers)。 3.在模拟中,我们需要产生各种概率分布的随机数, 而大多数概率分布的随机数产生均基于均匀分布 U(0,1)的随机数。
2
基本思想很早以前就被人们所发现和 利用。17世纪,人们就知道用事件发 生的“频率”来决定事件的“概率”。 19世纪人们用投针试验的方法来决定π。 高速计算机的出现,使得用数学方法 在计算机上大量模拟这样的试验成为 可能。
3
从Buffon(蒲丰)投针问题谈起
Buffon 投针问题:平面上画很多平行线,间距为 a.向此平面投掷长为 l ( l < a) 的 针,此针与任一平行线相交的概率 p。
Monte Carlo Simulation Methods (蒙特卡罗模拟方法)
主要内容: 一. M-C方法概述. 二. 随机数的生成. 三. 模拟训练. 四. 实验题目.
成信院数学与信息科学系 李胜坤
计算材料学概述 之 蒙特卡洛方法PPT课件
实验者 年代 投掷次数 相交次数 圆周率估计值 沃尔夫 1850 5000 2531 3.1596 史密斯 1855 3204 1219 3.1554 德摩根 1880 600 383 3.137 福克斯 1884 1030 489 3.1595 拉泽里尼 1901 3408 1808 3.1415929 赖纳 1925 2520 859 3.1795 布丰投针实验是第一个用几何形式表达概率问题的 例子,他首次使用随机实验处理确定性数学问题, 为概率论和蒙特卡罗方法的发展起到一定的推动作 用。
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REAL R,R1,R2,PI ISEED=RTC() N0=0 N=300000 DO I=1,N
R1=RAN(ISEED) R2=RAN(ISEED) R=SQRT(R1*R1+R2*R2) IF(R<1.0)N0=N0+1 END DO PI=4.0*N0/N WRITE(*,*)PI END
• Monte Carlo是摩纳哥(monaco)的首都,该城以赌博闻名
Nicholas Metropolis (1915-1999)
Monte-Carlo, Monaco
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Monte Carlo方法简史
简单地介绍一下Monte Carlo方法的发展历史 1、Buffon投针实验:
18世纪,法国数学家Comte de Buffon利用投针实验估计的值
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蒙特卡洛法是什么?
蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,是在简单的理论 准则基础上,采用反复随即抽样的方法,解决复杂 系统的问题。其实质是一种概率和统计的问题。
蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也 称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科 学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一 种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计 算方法。是指使用随机数(或更常见的伪随机数) 来解决很多计算问题的方法。
蒙特卡洛模拟
蒙特卡洛模拟风险分析是我们制定的每个决策的一部分。
我们一直面对着不确定,不明确和变异。
甚至我们无法获得信息,我们不能准确的预测未来。
蒙特卡洛模拟( Monte Carlo simulation)让您看到了您决策的所有可能的输出,并评估风险,允许在不确定的情况下制定更好的决策。
什么是蒙特卡洛模拟( Monte Carlo simulation)蒙特卡洛模拟( Monte Carlo simulation)是一种计算机数学技术,允许人们在定量分析和决策制定过程中量化风险。
这项技术被专家们用于各种不同的领域,比如财经,项目管理,能源,生产,工程,研究和开发,保险,石油&天然气,物流和环境。
蒙特卡洛模拟( Monte Carlo simulation)提供给了决策制定者大范围的可能输出和任意行动选择将会发生的概率。
它显示了极端的可能性-最的输出,最保守的输出-以及对于中间路线决策的最可能的结果。
这项技术首先被从事原子弹工作的科学家使用;它被命名为蒙特卡洛,摩纳哥有名的娱乐旅游胜地。
它是在二战的时候被传入的,蒙特卡洛模拟( Monte Carlo simulation)现在已经被用于建模各种物理和概念系统。
蒙特卡洛模拟( Monte Carlo simulation)是如何工作的蒙特卡洛模拟( Monte Carlo simulation)通过构建可能结果的模型-通过替换任意存在固有不确定性的因子的一定范围的值(概率分布)-来执行风险分析。
它一次又一次的计算结果,每次使用一个从概率分布获得的不同随机数集。
根据不确定数和为他们制定的范围,蒙特卡洛模拟( Monte Carlo simulation)能够在它完成计算前调用成千上万次的重复计算。
蒙特卡洛模拟( Monte Carlo simulation)产生可能结果输出值的分布。
通过使用概率分布,变量能够拥有不同结果发生的不同概率。
概率分布是一种用来描述风险分析的变量中的不确定性的更加可行的方法。
MonteCarlo模拟教程
rand('seed',0.1);
rand(1) %每次运ra行nd程('s序tat产e',s生um的(1值00*是clo相ck同)*r的and);
1901 3408
3.1415929
蒙特卡罗投点法是蒲丰投针实验的推广:
在一个边长为a的正方形内随机投点,
该点落在此正方形的内切圆中的概率 y
(a/2,a/2)
应为该内切圆与正方形的面积比值,
即 πa/22 : a2 π/4
n=10000; a=2; m=0; for i=1:n
ox
x=rand(1)*a; y=rand(1)*a;
举例
例1 在我方某前沿防守地域,敌人以一个炮排(含两门火炮) 为单位对我方进行干扰和破坏.为躲避我方打击,敌方对其阵地 进行了伪装并经常变换射击地点.
经过长期观察发现,我方指挥所对敌方目标的指示有50%是准 确的,而我方火力单位,在指示正确时,有1/3的射击效果能毁 伤敌人一门火炮,有1/6的射击效果能全部毁伤敌人火炮.
Monte Carlo 模拟
内容提纲
➢1.引言 ➢2.Monte Carlo模拟基本思想 ➢3.随机数生成函数 ➢4.应用实例举例 ➢5.排队论模拟 ➢6.Monte Carlo模拟求解规划问题
Monte Carlo方法:
引言(Introduction)
蒙特卡罗方法,又称随机模拟方法,属于计算数学的一个分支,它是在上世纪四 十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。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
基于蒙特卡罗方法的回归模型合理性研究毕业论文1 精品
编号本科生毕业论文(设计)题目基于Monte-Carlo方法的回归模型合理性研究目录摘要......................................................................... I 关键词....................................................................... I Abstract..................................................................... II Keywords..................................................................... II 前言......................................................................... 1 第1章 理论准备.............................................................. 1 1.1 蒙特卡罗方法的基本思想................................................... 1 1.2 一元线性回归分析......................................................... 1 1.2.1 回归模型简介........................................................... 1 1.2.2 回归参数的估计......................................................... 2 1.2.2.10β和1β参数的点估计.................................................. 2 1.2.3 相关系数的检验......................................................... 3 1.2.3.1离差平方和之间的关系................................................. 3 1.2.3.2决定系数与相关系数................................................... 4 1.2.4 2σ的估计.............................................................. 4 第2章 模型建立 ............................................................ 5 2.1 线性回归过程............................................................. 5 2.2 蒙特卡罗实验............................................................. 9 2.3 结论..................................................................... 15 2.4 模型评价................................................................. 15 参考文献..................................................................... 15 附录......................................................................... 15 致谢. (18)基于Monte-Carlo方法的回归模型合理性研究摘要:本文针对文献中使用汽车车轮弯沉数据所建立的模型进行分析,发现模型的正态假设有一定的问题,在此基础之上,用Monte-Carlo方法重新生成新的样本,并建立模型,发现新的模型与文献中的模型有差异,表明原模型的正态假设不满足,原模型不具有适用性。
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,也称为计算机随机模拟方法,是一种基于"随机数"的计算方法。
一起源这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。
Monte Carlo方法创始人主要是这四位:Stanislaw Marcin Ulam, Enrico Fermi, John von Neumann(学计算机的肯定都认识这个牛人吧)和Nicholas Metropolis。
Stanislaw Marcin Ulam是波兰裔美籍数学家,早年是研究拓扑的,后因参与曼哈顿工程,兴趣遂转向应用数学,他首先提出用Monte Carlo方法解决计算数学中的一些问题,然后又将其应用到解决链式反应的理论中去,可以说是MC方法的奠基人;Enrico Fermi是个物理大牛,理论和实验同时都是大牛,这在物理界很少见,在“物理大牛的八卦”那篇文章里提到这个人很多次,对于这么牛的人只能是英年早逝了(别说我嘴损啊,上帝都嫉妒!);John von Neumann可以说是计算机界的牛顿吧,太牛了,结果和Fermi一样,被上帝嫉妒了;Nicholas Metropolis,希腊裔美籍数学家,物理学家,计算机科学家,这个人对Monte Carlo方法做的贡献相当大,正式由于他提出的一种什么算法(名字忘了),才使得Monte Carlo方法能够得到如此广泛的应用,这人现在还活着,与前几位牛人不同,Metropolis很专一,他一生主要的贡献就是Monte Carlo方法。
蒙特卡罗方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙地卡罗,该城市以赌博业闻名,而蒙特•罗方法正是以概率为基础的方法。
与它对应的是确定性算法。
二解决问题的基本思路Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。
早在17世纪,人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。
MonteCarlo统计模拟法
Monte Carlo methodMonte Carlo,又称统计模拟法、随机抽样技术,是一种基于“随机数”的计算方法。
这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。
该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Mo nte Carlo—来命名这种方法,为它蒙上了一层神秘色彩。
Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。
早在17世纪,人们就知道用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。
19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。
本世纪40年代电子计算机的出现,特别是近年来高速电子计算机的出现,使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。
考虑平面上的一个边长为1的正方形及其内部的一个形状不规则的“图形”,如何求出这个“图形”的面积呢?Monte Carlo方法是这样一种“随机化”的方法:向该正方形“随机地”投掷N个点落于“图形”内,则该“图形”的面积近似为M/N。
可用民意测验来作一个不严格的比喻。
民意测验的人不是征询每一个登记选民的意见,而是通过对选民进行小规模的抽样调查来确定可能的优胜者。
其基本思想是一样的。
科技计算中的问题比这要复杂得多。
比如金融衍生产品(期权、期货、掉期等)的定价及交易风险估算,问题的维数(即变量的个数)可能高达数百甚至数千。
对这类问题,难度随维数的增加呈指数增长,这就是所谓的“维数的灾难”(Course Dimensionality),传统的数值方法难以对付(即使使用速度最快的计算机)。
Monte Carlo方法能很好地用来对付维数的灾难,因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。
以前那些本来是无法计算的问题现在也能够计算量。
蒙特卡罗方法
1. 蒙特卡罗方法的名称与历史蒙特卡罗方法为计算数学中的一种计算方法,它的基本特点是,以概率与统计中的理论与方法为基础,以是否适于在计算机上使用为重要标志。
因此,它虽属计算方法但又与一般计算方法有很大区别。
蒙特卡罗是摩纳哥的一个著名城市,以赌博闻名于世。
蒙特卡罗方法借用这一城市的名称,属于象征性的,是为了表明该方法的上述基本特点的。
蒙特长罗方法也称统计试验方法或计算机随机模拟方法,这些名称同样是为表明该方法的上述基本特点的。
蒙特卡罗方法作为一种可行的计算方法,是由Ulam和Von Neumann在20世纪40年代中叶为解决研制核武器中的计算问题而首先提出并加以运用的。
在此之前,作为该方法的基本思想,实际上早已被统计学家所发现和利用了。
例如,早在17世纪的时候,人们就知道了依频数来决定概率的方法。
又如,在19世纪末,曾有很多人进行随机投针试验。
根据针与地面上平行线束(距离均为二倍针长)相交的概率P等于的倒数,用频数n/ N替代概率P,并进而得到。
为了使p的有效数字达到4位,置信水平为0.95,所需投针次数要在40万以上。
因此,在还不具备实现这样大量试验的条件之前,除非为其他目的,如上例求p 是为了验证大数定律,不会有人用进行实际试验的办法来计算所要计算的值。
进入20世纪40年代中叶,出现了电子计算机,使得用数学方法在电子计算机上模拟这样大量的试验成为可能。
另外,科学技术的不断发展,出现了越来越多的复杂而困难的问题,用通常的解析方法或数值方法都很难得到解决。
蒙特卡罗方法就是在这些情况下,作为一种可行的而且是不可缺少的计算方法被提出和迅速发展起来的。
2. 蒙特卡罗方法的一般原理蒙特卡罗方法解题的一般过程是,首先构成一个概率空间;然后在该概率空间中确定一个依赖随机变量A(可以为任意维)的统计量g(x),其数学期望作为G的近似估计。
由以上过程看出,蒙特卡罗方法解题的最关键一步是,确定一个统计量,其数学期望正好等于所要求的值。
蒙特卡罗模拟
第八章Monte Carlo法§ 8.1 概述Monte Carlo法不同于前面几章所介绍的确定性数值方法,它是用来解决数学和物理问题的非确定性的(概率统计的或随机的)数值方法。
Monte Carlo方法(MCM),也称为统计试验方法,是理论物理学两大主要学科的合并:即随机过程的概率统计理论(用于处理布朗运动或随机游动实验)和位势理论,主要是研究均匀介质的稳定状态[1]。
它是用一系列随机数来近似解决问题的一种方法,是通过寻找一个概率统计的相似体并用实验取样过程来获得该相似体的近似解的处理数学问题的一种手段。
运用该近似方法所获得的问题的解in spirit更接近于物理实验结果,而不是经典数值计算结果。
普遍认为我们当前所应用的MC技术,其发展约可追溯至1944年,尽管在早些时候仍有许多未解决的实例。
MCM的发展归功于核武器早期工作期间Los Alamos (美国国家实验室中子散射研究中心)的一批科学家。
Los Alamos小组的基础工作刺激了一次巨大的学科文化的迸发,并鼓励了MCM在各种问题中的应用[2]-[4]。
“Monte Carlo ”的名称取自于Monaco (摩纳哥)内以赌博娱乐而闻名的一座城市。
Monte Carlo方法的应用有两种途径:仿真和取样。
仿真是指提供实际随机现象的数学上的模仿的方法。
一个典型的例子就是对中子进入反应堆屏障的运动进行仿真,用随机游动来模仿中子的锯齿形路径。
取样是指通过研究少量的随机的子集来演绎大量元素的特性的方法。
例如,f (x)在a :::x :::b上的平均值可以通过间歇性随机选取的有限个数的点的平均值来进行估计。
这就是数值积分的Monte Carlo方法。
MCM已被成功地用于求解微分方程和积分方程,求解本征值,矩阵转置,以及尤其用于计算多重积分。
任何本质上属随机组员的过程或系统的仿真都需要一种产生或获得随机数的方法。
这种仿真的例子在中子随机碰撞,数值统计,队列模型,战略游戏,以及其它竞赛活动中都会出现。
蒙特卡罗模拟
第八章 Monte Carlo 法§8.1 概述Monte Carlo 法不同于前面几章所介绍的确定性数值方法,它是用来解决数学和物理问题的非确定性的(概率统计的或随机的)数值方法。
Monte Carlo 方法(MCM ),也称为统计试验方法,是理论物理学两大主要学科的合并:即随机过程的概率统计理论(用于处理布朗运动或随机游动实验)和位势理论,主要是研究均匀介质的稳定状态[1]。
它是用一系列随机数来近似解决问题的一种方法,是通过寻找一个概率统计的相似体并用实验取样过程来获得该相似体的近似解的处理数学问题的一种手段。
运用该近似方法所获得的问题的解in spirit 更接近于物理实验结果,而不是经典数值计算结果。
普遍认为我们当前所应用的MC 技术,其发展约可追溯至1944年,尽管在早些时候仍有许多未解决的实例。
MCM 的发展归功于核武器早期工作期间Los Alamos (美国国家实验室中子散射研究中心)的一批科学家。
Los Alamos 小组的基础工作刺激了一次巨大的学科文化的迸发,并鼓励了MCM 在各种问题中的应用[2]-[4]。
“Monte Carlo ”的名称取自于Monaco (摩纳哥)内以赌博娱乐而闻名的一座城市。
Monte Carlo 方法的应用有两种途径:仿真和取样。
仿真是指提供实际随机现象的数学上的模仿的方法。
一个典型的例子就是对中子进入反应堆屏障的运动进行仿真,用随机游动来模仿中子的锯齿形路径。
取样是指通过研究少量的随机的子集来演绎大量元素的特性的方法。
例如,)(x f 在b x a <<上的平均值可以通过间歇性随机选取的有限个数的点的平均值来进行估计。
这就是数值积分的Monte Carlo 方法。
MCM 已被成功地用于求解微分方程和积分方程,求解本征值,矩阵转置,以及尤其用于计算多重积分。
任何本质上属随机组员的过程或系统的仿真都需要一种产生或获得随机数的方法。
解析Monte-Carlo算法(基本原理,理论基础,应用实践)
解析Monte-Carlo算法(基本原理,理论基础,应用实践)引言最近在和同学讨论研究Six Sigma(六西格玛)软件开发方法及CMMI相关问题时,遇到了需要使用Monte-Carlo算法模拟分布未知的多元一次概率密度分布问题。
于是花了几天时间,通过查询相关文献资料,深入研究了一下Monte-Carlo算法,并以实际应用为背景进行了一些实验。
在研究和实验过程中,发现Monte-Carlo算法是一个非常有用的算法,在许多实际问题中,都有用武之地。
目前,这个算法已经在金融学、经济学、工程学、物理学、计算科学及计算机科学等多个领域广泛应用。
而且这个算法本身并不复杂,只要掌握概率论及数理统计的基本知识,就可以学会并加以应用。
由于这种算法与传统的确定性算法在解决问题的思路方面截然不同,作为计算机科学与技术相关人员以及程序员,掌握此算法,可以开阔思维,为解决问题增加一条新的思路。
基于以上原因,我有了写这篇文章的打算,一是回顾总结这几天的研究和实验,加深印象,二是和朋友们分享此算法以及我的一些经验。
这篇文章将首先从直观的角度,介绍Monte-Carlo算法,然后介绍算法基本原理及数理基础,最后将会和大家分享几个基于Monte-Carlo方法的有意思的实验。
所以程序将使用C#实现。
阅读本文需要有一些概率论、数理统计、微积分和计算复杂性的基本知识,不过不用太担心,我将尽量避免过多的数学描述,并在适当的地方对于用到的数学知识进行简要的说明。
Monte-Carlo算法引导首先,我们来看一个有意思的问题:在一个1平方米的正方形木板上,随意画一个圈,求这个圈的面积。
我们知道,如果圆圈是标准的,我们可以通过测量半径r,然后用S = pi * r^2 来求出面积。
可是,我们画的圈一般是不标准的,有时还特别不规则,如下图是我画的巨难看的圆圈。
图1、不规则圆圈显然,这个图形不太可能有面积公式可以套用,也不太可能用解析的方法给出准确解。
第十一讲MonteCarlo模拟方法在风险分析中的应用
a:7760 b:9110 m:8435
三角分布
a:4720 b:5650 m:4910
正态分布
均值:825 方差:100
住宅类销售收入 商业类销售收入 土地费用 前期费用 开发建设费用 营销费用 其他费用
第三年 三角分布 a:1080 b:1440 m:1200 三角分布 a:10526 b:21053 m:20640 均匀分布 无支出 正态分布 无支出 三角分布 a:1397 b:1518 m:1405 三角分布 a:3500 b:4420 m:3680 正态分布 均值:869 方差:30
四
现值系数(i=10%)
五 净现金流量折现值(税后)
累计净现净现金流量折现 值(税后)
54660 54660 49215 30626 3034 4190 11365 5445
2550
2005 0 0
17628 17628
0 0 0 -17628 -17628 1 -17628
建设经营期 2006 32082 32082 19391 10955 1822 0 6614 13429 -4199 0.909 12208
住宅类销售收入 商业类销售收入 土地费用 前期费用 开发建设费用 营销费用 其他费用
第三年 三角分布 a:21569 b:28515 m:22704 三角分布 a:1304 b:1739 m:1656 均匀分布 无支出 正态分布 无支出 三角分布 a:1085 b:1136 m:1092 三角分布 a:3340 b:4430 m:4180 正态分布 均值:1294 标准差:20
(3)当各风险变量的取值确定后,目标变量就可根 据所建立的模拟模型计算得出。这样重复N次,便 可得到N组目标变量值,通过产生随机数得出目标 变量具体值的过程便是蒙特卡罗模拟过程。
《程序设计创新》蒙特卡罗法
蒙特卡罗法一、引言二十世纪四十年代(1940s)中期,由于科学技术的发展和电子计算机的发明,产生了以概率统计理论为指导的非常重要的一类数值计算方法,使用随机数(或易实现的伪随机数)来解决很多计算问题——蒙特·卡罗(Monte Carlo)方法。
这类方法的特点是,可以在随机采样上计算得到近似结果,随着采样的增多,得到的结果是正确结果的概率逐渐加大,但在(放弃随机采样,而采用类似全采样这样的确定性方法)获得真正的结果之前,无法知道目前得到的结果是不是真正的结果。
二、研究背景蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,它是一种思想或者方法的统称,而不是严格意义上的算法。
蒙特卡罗方法的起源是1777年由法国数学家布丰(Comte de Buffon)提出的用投针实验方法求圆周率(具体算法见文末的好文推荐),在20世纪40年代中期,由于计算机的发明结合概率统计理论的指导,从而正式总结为一种数值计算方法,其主要是用随机数来估算计算问题。
蒙特卡罗方法在金融工程学,宏观经济学,生物医学,计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算、核工程)、计算机科学与工程(非确定性计算)等领域应用广泛。
三、相关技术介绍蒙特卡罗法是一种基于概率统计的数值计算方法,与具体的数据结构并没有直接关系。
它通常用于解决复杂问题,其中难以使用传统的解析方法求解。
蒙特卡罗方法的核心思想是通过随机抽样来估计问题的数值解。
然而,在蒙特卡罗方法的实际应用中,与数据结构和算法有关的部分主要体现在如何进行随机抽样、模拟和计算的过程中。
四、算法分析蒙特卡罗算法一般分为三个步骤,包括构造随机的概率的过程,从构造随机概率分布中抽样,求解估计量。
(1)构造随机的概率过程对于本身就具有随机性质的问题,要正确描述和模拟这个概率过程。
对于本来不是随机性质的确定性问题,比如计算定积分,就必须事先构造一个人为的概率过程了。
蒙特卡洛算法简介
算法简介蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。
蒙特·卡罗方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙地卡罗,该城市以赌博业闻名,而蒙特·卡罗方法正是以概率为基础的方法。
与它对应的是确定性算法。
蒙特·卡罗方法在金融工程学,宏观经济学,计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域应用广泛。
编辑本段背景知识[1946: John von Neumann, Stan Ulam, and Nick Metropolis, all at the Los Alamos Scientific Laboratory, cook up the Metropolis algorithm, also known as the Monte Carlo method.] 1946年,美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家John von Neumann,Stan Ulam 和Nick Metropolis共同发明,被称为蒙特卡洛方法。
它的具体定义是:在广场上画一个边长一米的正方形,在正方形内部随意用粉笔画一个不规则的形状,现在要计算这个不规则图形的面积,怎么计算列?蒙特卡洛(Monte Carlo)方法告诉我们,均匀的向该正方形内撒N(N 是一个很大的自然数)个黄豆,随后数数有多少个黄豆在这个不规则几何形状内部,比如说有M个,那么,这个奇怪形状的面积便近似于M/N,N越大,算出来的值便越精确。
在这里我们要假定豆子都在一个平面上,相互之间没有重叠。
蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率:让计算机每次随机生成两个0到1之间的数,看这两个实数是否在单位圆内。
生成一系列随机点,统计单位圆内的点数与总点数,(圆面积和正方形面积之比为PI:1,PI为圆周率),当随机点取得越多(但即使取10的9次方个随机点时,其结果也仅在前4位与圆周率吻合)时,其结果越接近于圆周率。
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30TH I NTERNATIONAL C OSMIC R AY CONFERENCEMonte Carlo studies of the VERITAS array of Cherenkov telescopesG ERNOT M AIER 1FOR THE VERITAS C OLLABORATION 21McGill University,3600University Street,H3A 2T8Montreal,QC,Canada,2For full author list see G.Maier,“VERITAS:Status and Latest Results”,these proceedingsmaierg@physics.mcgill.caAbstract:VERITAS is a system of four imaging Cherenkov telescopes located at the Fred Lawrence Whipple Observatory in southern Arizona.We present here results of detailed Monte Carlo simulations of the array response to extensive air showers.Cherenkov image and shower parameter distributions are calculated and show good agreement with distributions obtained from observations of background cosmic rays and high-energy γ-rays.Cosmic-ray and γ-ray rates are accurately predicted by the simulations.The energy threshold of the 3-telescope system is about 150GeV after γ-hadron separation cuts;the detection rate after γ-selection cuts for the Crab Nebula is 7.5γs/min.The three-telescope system is able to detect a source with a flux equivalent to 10%of the Crab Nebula flux in 1.2h of observations (5σdetection).IntroductionThe complete VERITAS array of four imaging Cherenkov telescope has been in operation since early 2007at the Fred Lawrence Whipple Obser-vatory in southern Arizona.Several TeV γ-ray sources have already been detected and extensive reports about these observations can be found at this conference (see [1]and references therein).A detailed description of the first VERITAS tele-scope can be found in [2],and a full description of the VERITAS project in [3].Results regarding a comparison of single telescope parameters from simulations and data can be found in [4].This pa-per concentrates on the performance of the array of telescopes.Monte Carlo simulationsThe VERITAS collaboration uses several different simulation chains in order to be independent of possible systematic effects arising from individual simulation packages.The shower generators gen-erally used are KASCADE [5]and CORSIKA [6],while the response of the array of telescopes is sim-ulated with three different packages (ChiLa,KAS-CADE,GrISUDet [7]).A description of the results from all of the simulation packages is beyond the scope of this paper,and so we concentrate on the CORSIKA/GrISUDet chain.CORSIKA version 6.501is used with the hadronic interaction models QGSJet,for primary energies above 500GeV ,and FLUKA at lower energies.Gamma-ray,hydrogen and helium nuclei induced air showers are simulated in an energy range from 50GeV (30GeV for hydrogen)to 30TeV at differ-ent elevations.Spectral indices are taken for cos-mic rays from fits to balloon measurements [9,10].For γ-rays a distribution similar to the energy spec-trum of the Crab Nebula has been simulated.The shower cores are scattered randomly on a circu-lar area with a radius of 600m around the center of the telescope array.The isotropic distribution of the cosmic-ray incident angles is simulated by randomizing the shower directions in a cone of ra-dius 3.5◦around the pointing direction of the tele-scopes.Measurements of the atmospheric properties at the site of VERITAS are in progress [8].The calcu-lations described here use the U.S.standard atmo-sphere,which does not always reflect the proper-ties of the atmosphere in southern Arizona.The photoelectron rate per PMT is measured to be 100-200MHz,corresponding to a night sky back-ground rate of 2.8×1012photons ·m −2s −1sr −1,which is used in the simulations.The telescope and array simulations consist of three parts:the propagation of Cherenkov pho-a r X i v :0709.4195v 1 [a s t r o -p h ] 26 S e p 2007MC S TUDIES OF VERITAStons through the optical system,the response ofthe camera and electronics,and the local and array trigger system.The geometrical properties of the optical system are fully implemented;misalign-ment of the mirrors and their surface roughness are taken into account.The camera for each tele-scope consists of499pixels with11/8”phototubes and light cones.The response of the PMTs to sin-gle photons has been measured;the single photo-electron pulse has a rise time of3.3ns and a width of6.5ns[2].In the simulations a signal in a PMT is created by summing single photo-electron pulses with appropriate amplitude and time jitter applied. Electronic noise and all efficiencies,including mir-ror reflectivities,geometrical,quantum,and col-lection efficiencies,and losses due to signal trans-mission have been modeled.The pulses are digi-tized with2ns sampling and with a trace length of 24samples,reflecting the properties of the FADC system.The trigger simulation utilizes a simpli-fied model of the constant fraction discriminator, which is thefirst stage of the VERITAS multi-level trigger,and a full realization of the pattern trig-ger,requiring three adjacent pixels above thresh-old in a time window of5ns.The currently used trigger threshold of50mV corresponds to about 4.8photoelectrons.The third level of the trig-ger system,the array trigger,activates the read out of the telescopes when at least two telescopes pass the pattern trigger requirements in a time win-dow of100ns.The analysis steps,which include pedestal calculation,image cleaning,image pa-rameterisation,source reconstruction,and calcu-lation of mean scale variables forγ/hadron sepa-ration are exactly the same for simulated and real data and are described elsewhere[11,12].DataFor the following comparison of data with Monte Carlo simulations,γ-ray candidates are extracted fromfive hours of observations of the Crab Neb-ula in January and February2007.The data were taken with an array of three telescopes(Telescopes 1,2,and3)in wobble mode(0.5o to1.4o offsets)at a telescope elevation of about70o in good weather conditions.γ-ray candidates were selected from the data using cuts on the shape of the shower im-ages(so-called mean scaled width and length cuts, see[11])and on the shower direction(Θ2,themax310numberofshowers[a.u.]Figure1:Comparison of integrated size in digital counts of the third highest pixel in images in Tele-scope3for simulations(open symbols)and obser-vation data(closed symbols).wobble data rate MC rateoffset[γ/min][γ/min] 2tel0.3o4.4±0.14.9±0.42tel0.5o4.3±0.14.7±0.43tel0.5o7.5±0.17.5±0.6 Table1:Comparison of rates ofγ-ray candidates after cuts for different telescope configurations and wobble offsets between data and simulations for observations of the Crab Nebula at elevations of about70o.The errors for the rate derived from real data is statistical only;the stated errors for the Monte Carlo rate reflect the uncertainty of the spectral parameters of the assumed Crab Nebula energy spectrum.squared difference between reconstructed shower direction and source position in the sky).These cuts result in a52σdetection of the Crab Nebula and provide∼1500γ-ray candidate events. Comparison of Data with Monte Carlo simulationThe pattern trigger of VERITAS requires at least three adjacent pixels above threshold in a certain time window.The pixel with the third highest sig-nal size in a pattern therefore determines the acti-vation of the readout of the telescope.The com-parison between data and simulations of the dis-30TH I NTERNATIONAL C OSMIC R AY C ONFERENCEn u m b e r o f s h o w e r s [a .u .]Figure 2:Comparison of mean scaled width for γ-ray and background data from simulations and observations.The distributions have been scaled to similar fluxes.The grey area indicates the range of values allowed by the γ-hadron separation cuts (same in Figure 3).tribution of the integrated charge measured in this pixel over many showers (Figure 1)demonstrates that the second level trigger simulation reflects the real system accurately.The event rate after basic qualitycuts (requiring the successful reconstruc-tion of shower direction and impact parameter)is 22.3±0.3Hz for data and 20.6±0.4Hz for simu-lated cosmic-ray showers.The typical dead time of the 3-telescope system of 6-7%is taken into ac-count.Before comparing these numbers for γ-rays,the parameters used for the suppression of back-ground events have to be tested.Figure 2shows the mean scaled width distributions for measured and simulated γ-ray and background events,Figure 3the Θ2distributions for data and simulations.The good agreement in both figures indicates that the simulations reflect the real system well.The rate of detected γ-rays from the Crab Nebula depends on the applied cuts.Those applied here are relatively hard:about 50%of all γ-rays are accepted and more than 99.9%of all cosmic-rays are rejected.Table 1lists γ-ray rates for different array config-urations and wobble offsets for measurements and simulations.The off-axis acceptance of the sys-tem is particularly important for the detection of extended sources or during sky surveys.Figure 4shows that the acceptance is above 80%,relativeFigure 3:Comparison of Θ2distribution from sim-ulations (open symbols)and real data (closed sym-bols).The lines show fits to each of the distribu-tions (dashed line for simulations,continuous line for data).The distributions have been scaled to similar fluxes.wobble offset [deg]r a t e (n o r m a l i z e d )Figure 4:Relative γ-ray rate as function of dis-tance to camera center for data (black symbols)and simulations (red symbols)and γ-ray like showers (blue crosses).to a source at the center of the camera,for offsets from the camera center of up to 0.7o and is well described by the simulations.The energies of the primary γ-rays are recon-structed using lookup tables [12].The bias in the reconstructed energy is,as Figure 5shows,well below 10%for energies above 160GeV .The effec-MC S TUDIES OF VERITASmc 10m cE 10- l o g r e c E 10l o gFigure 5:Bias in energy reconstruction vs true en-ergy E MC for three different elevations.The error bars show the width of corresponding bias distri-bution (for the array configuration T1+T2+T3and an observation mode of wobble offset 0.5o ).The dotted lines indicate a bias of 10%.[TeV]MCenergy 10log ]2e f f e c t i v e a r e a [m Figure 6:Effective area vs true energy E MC for different elevations (for the array configuration T1+T2+T3and an observation mode of wobble offset 0.5o ).tive area of the system is uniform above these en-ergies (Figure 6)and extends well beyond 10TeV .The current analysis energy threshold of the sys-tem,defined as the position of the peak of the en-ergy spectrum of the source convolved with the ef-fective area curve of the detector,is about 150GeV for observations near the zenith.It increases to 300GeV at 40o zenith angle.The three-telescope sys-tem is able to detect a source with a flux equivalent to 10%of the flux of the Crab Nebula in 1.2h of observations (5σdetection).ConclusionsMonte Carlo simulations of the VERITAS array of Cherenkov telescopes show that the system is well understood and accurately modeled.The agreement between the predicted and actual per-formance of the system,as well as the detection of several sources of high-energy γ-rays during the construction phase of the project,demonstrates the high potential of VERITAS for making detailed morphological and spectral studies of astrophysi-cal γ-ray sources from the northern hemisphere.AcknowledgmentsThis research is supported by grants from the U.S.Department of Energy,the U.S.National Science Foundation,and the Smithsonian Institution,by NSERC in Canada,by PPARC in the UK and by Science Foundation Ireland.References[1]Maier,G.et al,2007,VERITAS:Status and LatestResults ,30th ICRC,Merida[2]Holder J.et al.,2006,Astrop.Phys.,25,391[3]Weekes,T.et al.,2002,Astroparticle Phys.,17,221[4]Maier G.et al.,2005,Monte Carlo Studies of thefirst VERITAS telescope ,29th ICRC,Pune[5]Kertzman M.P.,Sembroski G.H.,1994,NIM A,343,629[6]Heck D.et al.,1998,Report FZKA 6019,Forschungszentrum Karlsruhe [7]Duke C.,LeBohec 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