蒙特卡罗法ppt
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第六讲 蒙特卡洛方法ppt课件
蒙特卡罗方法的特点
优点 能够比较逼真地描述具有随机 性质的事物的特点及物理实验 过程。 受几何条件限制小。 收敛速度与问题的维数无关。 具有同时计算多个方案与多个 未知量的能力。 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。
2 2 t / 2 P X E ( X ) e dt 1 N 0 N 2
f(X)是X的分布密度函数。则
0 ( x E ( X )) f ( x ) dx
2 2
平均值
当N充分大时,有如下的近似式
X N
MC方法随机理论的基础
MC方法的随机理论基础
g(u)均匀分布
N 1 x 2 t/ 2 P X E ( X ) x e dt N lim x N 2
MC方法随机理论的基础
• 大数法则
MC方法随机理论的基础
中心极限定理
该定理指出,如果随机变量序列 X1 ,X2,…, XN独立 同分布,且具有有限非零的方差σ2 ,即
MC方法概述
• 为了得到具有一定精确度的近似解,所需随机试 验的次数是很多的,通过人工方法作大量的试验 相当困难,甚至是不可能的。因此,蒙特卡罗方 法的基本思想虽然早已被人们提出,却很少被使 用。本世纪四十年代以来,由于电子计算机的出 现,使得人们可以通过电子计算机来模拟随机试 验过程,把巨大数目的随机试验交由计算机完成, 使得蒙特卡罗方法得以广泛地应用,在现代化的 科学技术中发挥应有的作用。
• 目前,已经广泛的应用于社会科学,材料, 物理,系统工程,科学管理,生物遗传等 领域。可以说,有随机工程事件的领域, 就可以应用Monte Carlo模拟。
MonteCarlo蒙特卡洛法简介.ppt
实现从已知概率分布抽样
构造了概率模型以后, 按照这个概率分 布抽取随机变量 (或随机向量),这一 般可以直接由软件包调用,或抽取均匀 分布的随机数构造。这样,就成为实现 蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段,这 也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原 因。
建立各种估计量
一般说来,构造了概率模型并能从中抽 样后,即实现模拟实验后,我们就要确 定一个随机变量,作为所要求的问题的 解,我们称它为无偏估计。建立各种估 计量,相当于对模拟实验的结果进行考 察和登记,从中得到问题的解。
例子
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。
比喻
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民意。其基本思 想是一样的。
基本思想和原理
基本思想:当所要求解的问题是某种事件出现 的概率,或者是某个随机变量的期望值时,它 们可以通过某种“试验”的方法,得到这种事 件出现的频率,或者这个随机变数的平均值, 并用它们作为问题的解。
原理:抓住事物运动的几何数量和几何特征, 利用数学方法来加以模拟,即进行一种数字模 拟实验。
2
2
T
T
Monte Carlo 模拟连续过程的欧式 期权定价-
.-0.4326 0.2877 -1.6656 -1.1465 0.1253 1.1909
精确性
由于Monte Carlo 方法的随机性,精确性 建立在大量的重复模拟上,最后去平均 值。
《蒙特卡罗方法》PPT课件
5
1.引言
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: 1768年,法国数学家Comte de Buffon利用投针实验估计的值
完整版ppt
L
d
p
2L d
6
1.引言
7 完整版ppt
1.引言
8 完整版ppt
1.引言
9 完整版ppt
23 完整版ppt
1.引言
注意以下两点: • Monte Carlo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;
✓数值解法:从一个物理系统的数学模型出发,通过求解一 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:
28 完整版ppt
2.MC基本思想
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,蒙特卡罗方法作为一种独立的方 法被提出来,并首先在核武器的试验与研制中得到了 应用。但其基本思想并非新颖,人们在生产实践和科 学试验中就已发现,并加以利用。
➢ 两个例子 例1. 蒲丰氏问题 例2. 射击问题(打靶游戏)
4. 编程进行计算机模拟
5. 获得统计量
j
17 完整版ppt
1.引言
MC的模拟方法-1 确定统计方案
1 确定统计模型 1) 现象 模型
随机现象Y=Y(Xi), Xi={X1, X2, X3,…}
2) 确定随机变量Xi的分布特征fi(x) 平均分布,指数分布,正态分布,Γ分布…
2 确定统计量
j
i lnim1nkn1ik(xi,...)
1.引言
蒙特卡罗模拟PPT课件
Learning Is To Achieve A Certain Goal And Work Hard, Is A Process To Overcome Various Difficulties For A Goal
问题:试验次数 n 多大时,对给定的置信度 1-α(0<α<1),估计精度达到ε.
即问:取多大的n 使
P pˆ
p
P
kn n
p
1
成立?
答案:
n
p(1 2
p) z2
其中, zα是正态分布的临界值.
证明
频率法是事件A出现的频率作为概率p的估计
pˆ kn n
n次独立试验中A出现的次数kn~B(n, p).由中 心极限定理知
相当于第i 个随机点落 在1/4圆内.
若有k 个点落在l/4圆内
随机事件“点落入1/4圆内”的 频率为 k/n 根据概率论中的大数定律, 事件发生的频率
依概率收敛于事件发生的概率p,即有
lim
n
P{
k n
p
}
1
得圆周率π的估计值为
ˆ 4k n
且当试验次数足够大时, 其精度也随之提高.
分析:实际上概率值为
01
1 x2dx 4
恰为1/4圆 的面积
频率法: 利用随机变量落进指定区域内的频 率来计算定积分.
平均值法: 利用随机变量的平均值(数学期望) 来计算定积分.
I ab f ( x)dx
平均值法的算法如下:
(1)产生RND 随机数:r1,r2,…,rn;
(2)令 ui=a+(b-a)ri,i=1,2,…,n;
要增大100倍.
P197表8.2中列出了置信度为0.95 时, 在不同
问题:试验次数 n 多大时,对给定的置信度 1-α(0<α<1),估计精度达到ε.
即问:取多大的n 使
P pˆ
p
P
kn n
p
1
成立?
答案:
n
p(1 2
p) z2
其中, zα是正态分布的临界值.
证明
频率法是事件A出现的频率作为概率p的估计
pˆ kn n
n次独立试验中A出现的次数kn~B(n, p).由中 心极限定理知
相当于第i 个随机点落 在1/4圆内.
若有k 个点落在l/4圆内
随机事件“点落入1/4圆内”的 频率为 k/n 根据概率论中的大数定律, 事件发生的频率
依概率收敛于事件发生的概率p,即有
lim
n
P{
k n
p
}
1
得圆周率π的估计值为
ˆ 4k n
且当试验次数足够大时, 其精度也随之提高.
分析:实际上概率值为
01
1 x2dx 4
恰为1/4圆 的面积
频率法: 利用随机变量落进指定区域内的频 率来计算定积分.
平均值法: 利用随机变量的平均值(数学期望) 来计算定积分.
I ab f ( x)dx
平均值法的算法如下:
(1)产生RND 随机数:r1,r2,…,rn;
(2)令 ui=a+(b-a)ri,i=1,2,…,n;
要增大100倍.
P197表8.2中列出了置信度为0.95 时, 在不同
《蒙特卡罗方法》课件
蒙特卡罗方法的优缺点
REPORTING
优点
高效性
蒙特卡罗方法在处理大规模、复杂问 题时,相对于解析方法,具有更高的 计算效率。
适用性强
该方法适用于各种类型的问题,无论 是数学、物理还是工程领域。
灵活性高
蒙特卡罗方法允许使用各种随机抽样 技术,可以根据问题的特性灵活调整 。
易于实现
蒙特卡罗方法的算法相对简单,容易 编程实现。
估计精度
统计估计的精度与样本数量和估计方法的选 择有关。
误差分析
误差来源
蒙特卡罗方法的误差主要来源于概率模型的近似和随机抽样的不 确定性。
误差控制
通过增加样本数量、改进概率模型等方法来减小误差。
误差评估
通过方差、置信区间等统计方法对误差进行评估和检验。
PART 03
蒙特卡罗方法的实现步骤
REPORTING
《蒙特卡罗方法》 PPT课件
REPORTING
• 蒙特卡罗方法简介 • 蒙特卡罗方法的原理 • 蒙特卡罗方法的实现步骤 • 蒙特卡罗方法的应用实例 • 蒙特卡罗方法的优缺点 • 蒙特卡罗方法的未来发展与展望
目录
PART 01
蒙特卡罗方法简介
REPORTING
定义与特点
定义
蒙特卡罗方法是一种基于概率统计的 数值计算方法,通过随机抽样和统计 模拟来求解数学、物理、工程等领域 的问题。
代。
PART 04
蒙特卡罗方法的应用实例
REPORTING
金融衍生品定价
总结词
蒙特卡罗方法在金融衍生品定价中应用广泛 ,通过模拟标的资产价格变化,计算衍生品 价格和风险。
详细描述
蒙特卡罗方法通过随机抽样和概率统计,模 拟标的资产(如股票、外汇或商品等)的价 格变化,从而计算出衍生品(如期权、期货 或掉期等)的预期收益或风险。这种方法能 够处理复杂的衍生品定价问题,并给出较为 精确的估计。
REPORTING
优点
高效性
蒙特卡罗方法在处理大规模、复杂问 题时,相对于解析方法,具有更高的 计算效率。
适用性强
该方法适用于各种类型的问题,无论 是数学、物理还是工程领域。
灵活性高
蒙特卡罗方法允许使用各种随机抽样 技术,可以根据问题的特性灵活调整 。
易于实现
蒙特卡罗方法的算法相对简单,容易 编程实现。
估计精度
统计估计的精度与样本数量和估计方法的选 择有关。
误差分析
误差来源
蒙特卡罗方法的误差主要来源于概率模型的近似和随机抽样的不 确定性。
误差控制
通过增加样本数量、改进概率模型等方法来减小误差。
误差评估
通过方差、置信区间等统计方法对误差进行评估和检验。
PART 03
蒙特卡罗方法的实现步骤
REPORTING
《蒙特卡罗方法》 PPT课件
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• 蒙特卡罗方法简介 • 蒙特卡罗方法的原理 • 蒙特卡罗方法的实现步骤 • 蒙特卡罗方法的应用实例 • 蒙特卡罗方法的优缺点 • 蒙特卡罗方法的未来发展与展望
目录
PART 01
蒙特卡罗方法简介
REPORTING
定义与特点
定义
蒙特卡罗方法是一种基于概率统计的 数值计算方法,通过随机抽样和统计 模拟来求解数学、物理、工程等领域 的问题。
代。
PART 04
蒙特卡罗方法的应用实例
REPORTING
金融衍生品定价
总结词
蒙特卡罗方法在金融衍生品定价中应用广泛 ,通过模拟标的资产价格变化,计算衍生品 价格和风险。
详细描述
蒙特卡罗方法通过随机抽样和概率统计,模 拟标的资产(如股票、外汇或商品等)的价 格变化,从而计算出衍生品(如期权、期货 或掉期等)的预期收益或风险。这种方法能 够处理复杂的衍生品定价问题,并给出较为 精确的估计。
蒙特卡罗模拟方法ppt课件
2,不可避免的出现重复问题 所以成为伪随机数
问题的解决:1.选取好的递推公式 2.不是本质问题
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
产生伪随机数的乘同余方法
▪ 乘同余方法是由Lehmer在1951年提出来的,它的一般形式是:对于
N
1
AaPbL2cQ2d
根据历史数据,预测未来。
1
AaPbL2cQ2d
收集P,L,Q数据,确定分布函 数 f(P),f(L),f(Q)
模拟次数N;根据分
N
布函数,产生随机数
产生 N 个 A值
N
抽取 P,L,Q一 组随机 数,带 入模型
统计分析,估计 均值,标准差
X
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
1,0 x 1 f (x) 0,其他
分布函数为:
0, x 0
F
(x)
x,0
x
1
特征:独立性、均匀性 1, x 1
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
随机数的产生方法
▪ 随机数表 ▪ 物理方法 ▪ 计算机方法
概rg2(,r率2通)…,语过,…言某,r来N种,g说试(r)N,验),的从,算将分得术相布到平应密N均的度个值N函观个数察随值f(r)机r中1,变抽r2量取,的N…值,个gr子N(r(样1)用,r1,
1 N
gN N i1 g(ri )
问题的解决:1.选取好的递推公式 2.不是本质问题
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
产生伪随机数的乘同余方法
▪ 乘同余方法是由Lehmer在1951年提出来的,它的一般形式是:对于
N
1
AaPbL2cQ2d
根据历史数据,预测未来。
1
AaPbL2cQ2d
收集P,L,Q数据,确定分布函 数 f(P),f(L),f(Q)
模拟次数N;根据分
N
布函数,产生随机数
产生 N 个 A值
N
抽取 P,L,Q一 组随机 数,带 入模型
统计分析,估计 均值,标准差
X
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
1,0 x 1 f (x) 0,其他
分布函数为:
0, x 0
F
(x)
x,0
x
1
特征:独立性、均匀性 1, x 1
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
随机数的产生方法
▪ 随机数表 ▪ 物理方法 ▪ 计算机方法
概rg2(,r率2通)…,语过,…言某,r来N种,g说试(r)N,验),的从,算将分得术相布到平应密N均的度个值N函观个数察随值f(r)机r中1,变抽r2量取,的N…值,个gr子N(r(样1)用,r1,
1 N
gN N i1 g(ri )
蒙特卡罗方法PPT课件
第14页/共83页
5.2 随机数和伪随机数
• 5.2.2 伪随机数
• 伪随机数是用数学方法产生的随机数,在给定初值下,由以下的递推公式
• 确定
(n=1,2,…)n。1 T (n )
(5.9)
• 由此产生的随机数n1并不相互独立,可通过适当地选取递推公式来近似满足
独立性要求;另一方面,在电子计算机表示中在(0,1)之间的随机数是有
第25页/共83页
5.3.2 重要抽样
• 把任意陡的被积函数变换成非常平滑的函数且调整积分区间的想法是至要 抽样法的基本思想。换句话.由简单抽样法扩展为重要抽样法,其一个最 主要的改进应当是使用了权重被积函数。这就是说,所使用的伪随机数是 从非均勾分布中选取的。这种操作方法允许我们把精力集中于在空间区域 对函数值的计算与评价,使其对积给出恰当的贡献。引入权重函数g(x), 则对积分J得估算可以写成:
第4页/共83页
• 针相对于平行线的位置可以用一个随机向量表示 A [0, d )
[0, )
• 随机向量平均分布在区间[0,d)×[0,).
• 其概率密度函数为1/d.
•
针
与
平
行
线p
相
交
0
的0lsin概 d1率d为Ad
2l
d
(5.1)
第5页/共83页
5.1 基本思想和一般过程
• 5.1.2 马尔科夫(Markov)过程
•
初 或
始 转
概
率
p
(
x
0
)=
1
。
因
此
将
这
些
条
件
概率称之
为单步 (5.3)
跃
5.2 随机数和伪随机数
• 5.2.2 伪随机数
• 伪随机数是用数学方法产生的随机数,在给定初值下,由以下的递推公式
• 确定
(n=1,2,…)n。1 T (n )
(5.9)
• 由此产生的随机数n1并不相互独立,可通过适当地选取递推公式来近似满足
独立性要求;另一方面,在电子计算机表示中在(0,1)之间的随机数是有
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5.3.2 重要抽样
• 把任意陡的被积函数变换成非常平滑的函数且调整积分区间的想法是至要 抽样法的基本思想。换句话.由简单抽样法扩展为重要抽样法,其一个最 主要的改进应当是使用了权重被积函数。这就是说,所使用的伪随机数是 从非均勾分布中选取的。这种操作方法允许我们把精力集中于在空间区域 对函数值的计算与评价,使其对积给出恰当的贡献。引入权重函数g(x), 则对积分J得估算可以写成:
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• 针相对于平行线的位置可以用一个随机向量表示 A [0, d )
[0, )
• 随机向量平均分布在区间[0,d)×[0,).
• 其概率密度函数为1/d.
•
针
与
平
行
线p
相
交
0
的0lsin概 d1率d为Ad
2l
d
(5.1)
第5页/共83页
5.1 基本思想和一般过程
• 5.1.2 马尔科夫(Markov)过程
•
初 或
始 转
概
率
p
(
x
0
)=
1
。
因
此
将
这
些
条
件
概率称之
为单步 (5.3)
跃
蒙特卡洛方法ppt课件
8
Monte Carlo方法的发展历史
• 20世纪四十年代,由于电子计算机的出现,利用电子计算机可
以实现大量的随机抽样的试验,使得用随机试验方法解决实际问 题才有了可能。其中作为当时的代表性工作便是在第二次世界大 战期间,为解决原子弹研制工作中,裂变物质的中子随机扩散问 题,美国数学家冯.诺伊曼和乌拉姆等提出蒙特卡罗模拟方法.由 于当时工作是保密的,就给这种方法起了一个代号叫蒙特卡罗, 即摩纳哥的一个赌城的名字。用赌城的名字作为随机模拟的名称 ,既反映了该方法的部分内涵,又易记忆,因而很快就得到人们 的普遍接受。
11
Monte Carlo方法的思想框图
建立概率统计模型
N 根据随机数在各风
险变量的概率分布
收集模型中风险变量的数据,确定风险 因数的分布函数
中随机抽样,代入 第一步中建立的数
学模型
N
根据风险分析的精度要求,
N
确定模拟次数N
建立对随机变量的抽样方 法,产生随机数
N个样本值
统计分析,估计均
值,标准差
x 1 sin
2
0 x a ,0
• 其中:
2 ,x
• 建立直角坐标系
,上述条件在坐标系下将
是曲线所P围 成Gg的的的面面曲积积 边 12梯0 a形sin区d域 。a2l 由几何概率知:
2
7
Monte Carlo方法的发展历史
历史上的实验
1901
蒙特卡洛模拟方法
1
蒙特卡洛模拟方法
1
蒙特卡罗方法概述
2
蒙特卡洛方法思想框图
3 相关案例分析及其软件操作
4 蒙特卡洛的优缺点及其适用范围
2
Monte Carlo方法的发展历史
Monte Carlo方法的发展历史
• 20世纪四十年代,由于电子计算机的出现,利用电子计算机可
以实现大量的随机抽样的试验,使得用随机试验方法解决实际问 题才有了可能。其中作为当时的代表性工作便是在第二次世界大 战期间,为解决原子弹研制工作中,裂变物质的中子随机扩散问 题,美国数学家冯.诺伊曼和乌拉姆等提出蒙特卡罗模拟方法.由 于当时工作是保密的,就给这种方法起了一个代号叫蒙特卡罗, 即摩纳哥的一个赌城的名字。用赌城的名字作为随机模拟的名称 ,既反映了该方法的部分内涵,又易记忆,因而很快就得到人们 的普遍接受。
11
Monte Carlo方法的思想框图
建立概率统计模型
N 根据随机数在各风
险变量的概率分布
收集模型中风险变量的数据,确定风险 因数的分布函数
中随机抽样,代入 第一步中建立的数
学模型
N
根据风险分析的精度要求,
N
确定模拟次数N
建立对随机变量的抽样方 法,产生随机数
N个样本值
统计分析,估计均
值,标准差
x 1 sin
2
0 x a ,0
• 其中:
2 ,x
• 建立直角坐标系
,上述条件在坐标系下将
是曲线所P围 成Gg的的的面面曲积积 边 12梯0 a形sin区d域 。a2l 由几何概率知:
2
7
Monte Carlo方法的发展历史
历史上的实验
1901
蒙特卡洛模拟方法
1
蒙特卡洛模拟方法
1
蒙特卡罗方法概述
2
蒙特卡洛方法思想框图
3 相关案例分析及其软件操作
4 蒙特卡洛的优缺点及其适用范围
2
Monte Carlo方法的发展历史
蒙特卡洛方法第一讲PPT课件
扩散理论(diffusion theory):根据在均匀介 质中中子流密度与中子通量密度的负梯度成正 比的假定描述中子扩散过程的近似理论。
扩散理论关注的重点在于通过扩散方程解决中 子通量密度与空间位置的关系。
2021/3/12
12
扩散方程可以通过对输运方程中泄漏项 的角分布函数进行1阶PN近似得到,也可以 通过类比分子扩散运动,利用斐克定律 (Fick’s Law)得到,不过要假定以下前提:
2021/3/12
28
1.5.1 与能量相关的稳态中子扩散方程
稳态单能中子扩散方程:
S ( r ) D 2 ( r ) a ( r ) 0
其中:
• 产生率: S ( r )
• 泄漏率: D2(r)
• 移出率(损失率): a(r)
2021/3/12
29
在考虑能量变量后: • 产生率:
移出率(损失率):
R = ( Σ a ( r , E ) + Σ s ( r , E ) ) φ ( r , E ) = Σ t ( r , E ) φ ( r , E )
2021/3/12
31
与能量相关的中子扩散方程
1∂φ(r,E,t) v ∂t
=∇•D∇φ(r,E,t)-Σt(r,E)φ(r,E,t)+
2021/3/12
16
常用边界条件
• i. 在扩散方程适用范围内,中子通量密度 的数值必须为正的有限实数:
0
2021/3/12
17
常用边界条件
• ii. 在两种不同扩散性质的介质交界面上, 垂直于分界面的中子流密度相等,中子通 量密度相等:
A
2021/3/12
B
x
18
扩散理论关注的重点在于通过扩散方程解决中 子通量密度与空间位置的关系。
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扩散方程可以通过对输运方程中泄漏项 的角分布函数进行1阶PN近似得到,也可以 通过类比分子扩散运动,利用斐克定律 (Fick’s Law)得到,不过要假定以下前提:
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1.5.1 与能量相关的稳态中子扩散方程
稳态单能中子扩散方程:
S ( r ) D 2 ( r ) a ( r ) 0
其中:
• 产生率: S ( r )
• 泄漏率: D2(r)
• 移出率(损失率): a(r)
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29
在考虑能量变量后: • 产生率:
移出率(损失率):
R = ( Σ a ( r , E ) + Σ s ( r , E ) ) φ ( r , E ) = Σ t ( r , E ) φ ( r , E )
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与能量相关的中子扩散方程
1∂φ(r,E,t) v ∂t
=∇•D∇φ(r,E,t)-Σt(r,E)φ(r,E,t)+
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常用边界条件
• i. 在扩散方程适用范围内,中子通量密度 的数值必须为正的有限实数:
0
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常用边界条件
• ii. 在两种不同扩散性质的介质交界面上, 垂直于分界面的中子流密度相等,中子通 量密度相等:
A
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B
x
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蒙特卡罗方法简介.ppt
蒙特卡罗方法是一种计算方法,但与一般 数值计算方法有很大区别。它以概率统计理论 为基础。由于蒙特卡罗方法能够比较逼真地描 述事物的特点及物理实验过程,解决一些数值 方法难以解决的问题,因而该方法的应用领域 日趋广泛。
1.蒙特卡罗方法的基本 思想
理论基础:大数定律;中心极限定理; F(X)~U(0,1)。
一般来说,降低方差的技巧,往往会使观察一个子样 的时间增加。在固定时间内,使观察的样本数减少。 所以,一种方法的优劣,需要由方差和观察一个子样 的费用(使用计算机的时间)两者来衡量。这就是蒙 特卡罗方法中效率的概念。它定义为 2 c 其中c是观察一个子样的平均费用。
3. 蒙特卡罗方法的特点
➢ 优点
Ω={(x,y):aaxb,0yM},并设(X,Y)是在Ω上均匀分
布的二维随机向量,其联合密度函数为
p
x, y
M
1 b a 1axb,0 yM
b
则易见, f xd是x Ω中曲线f(x)下方面积。
a
假设我们向Ω中投点,若点落在y=f(x)下方称为中的,
则点中的概率为
p
M
1
b
a
b
a
f
1
x 1ex , x
0
0 1已知。
注意到Βιβλιοθήκη x 11x 1ex
M
(x)
ex
0 x 1 x 1
c M xdx 1 e1
0
取
x 1
h
x
1 ex
e1
1 e1
0 x 1 x 1
则
g
x
ex x 1
0 x 1 x 1
于是, ,1 的随机数可如下抽取
1)由U(0,1) 抽取u, 2)由h(y)抽取y;(可使用逆变换法)
1.蒙特卡罗方法的基本 思想
理论基础:大数定律;中心极限定理; F(X)~U(0,1)。
一般来说,降低方差的技巧,往往会使观察一个子样 的时间增加。在固定时间内,使观察的样本数减少。 所以,一种方法的优劣,需要由方差和观察一个子样 的费用(使用计算机的时间)两者来衡量。这就是蒙 特卡罗方法中效率的概念。它定义为 2 c 其中c是观察一个子样的平均费用。
3. 蒙特卡罗方法的特点
➢ 优点
Ω={(x,y):aaxb,0yM},并设(X,Y)是在Ω上均匀分
布的二维随机向量,其联合密度函数为
p
x, y
M
1 b a 1axb,0 yM
b
则易见, f xd是x Ω中曲线f(x)下方面积。
a
假设我们向Ω中投点,若点落在y=f(x)下方称为中的,
则点中的概率为
p
M
1
b
a
b
a
f
1
x 1ex , x
0
0 1已知。
注意到Βιβλιοθήκη x 11x 1ex
M
(x)
ex
0 x 1 x 1
c M xdx 1 e1
0
取
x 1
h
x
1 ex
e1
1 e1
0 x 1 x 1
则
g
x
ex x 1
0 x 1 x 1
于是, ,1 的随机数可如下抽取
1)由U(0,1) 抽取u, 2)由h(y)抽取y;(可使用逆变换法)
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第六章 引言(Introduction) 引言(Introduction) 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(pdf)— 必须给出描述一个物理系统的一组概 概率密度函数 率密度函数; 率密度函数 随机数产生器—能够产生在区间 随机数产生器 能够产生在区间[0,1]上均匀分布的随机数 能够产生在区间 上均匀分布的随机数 抽样规则—如何从在区间 上均匀分布的随机数出发,随 抽样规则 如何从在区间[0,1]上均匀分布的随机数出发 随 如何从在区间 上均匀分布的随机数出发 机抽取服从给定的pdf的随机变量 的随机变量; 机抽取服从给定的 的随机变量 模拟结果记录—记录一些感兴趣的量的模拟结果 模拟结果记录 记录一些感兴趣的量的模拟结果 误差估计—必须确定统计误差(或方差) 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 它一些量的变化; 它一些量的变化; 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; 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—可以在先进的并行计算机上运行的有效算法 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
实验数据处理方法
第二部分: Carlo模拟 第二部分:Monte Carlo模拟
蒙特卡罗方法 (Monte Carlo simulation)
1. 引言 引言(introduction) 2. 均匀随机数的产生(Random number generation) 均匀随机数的产生 3. 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
L
d
p=
2L
πd
第六章 引言(Introduction)
Problem of Buffon’s needle: If a needle of length l is dropped at random on the middle of a horizontal surface ruled with parallel lines a distance d>l apart, what is the probability that the needle will cross one of the lines?
第六章 引言(Introduction)
Carlo方法简史 Monte Carlo方法简史 简单地介绍一下Monte Carlo方法的发展历史 简单地介绍一下Monte Carlo方法的发展历史 1、Buffon投针实验: Buffon投针实验: 投针实验 1768年 法国数学家 利用投针实验估计π 1768年,法国数学家Comte de Buffon利用投针实验估计π的值 利用投针实验估计
第六章 引言(Introduction)
Solution: The positioning of the needle relative to nearby lines can be described with a random vector which has components:
A ∈ [0, d ) θ ∈ [0, π )
The random vector is uniformly distributed on the region [0,d)×[0,π). Accordingly, it has probability density function 1/dπ. The probability that the needle will cross one of the lines is given by the integral
p=∫πΒιβλιοθήκη 0∫l sin θ
0
1 dπ
2l dAdθ = dπ
第六章 引言(Introduction)
2、1930年,Enrico Fermi利用 、 利用Monte Carlo方法研究中子的扩 年 利用 方法研究中子的扩 并设计了一个Monte Carlo机械装置,Fermiac,用于计 机械装置, 散,并设计了一个 机械装置 用于计 算核反应堆的临界状态 3、Von Neumann是Monte Carlo方法的正式奠基者 他与 、 方法的正式奠基者,他与 是 方法的正式奠基者 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、 合作建立了概率密度函数 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,以及伪随机数产生器。在这些工作中, Stanislaw Ulam意识到了数字计算机的重要性 意识到了数字计算机的重要性 合作起源于Manhattan工程:利用ENIAC(Electronic 工程:利用 合作起源于 工程 Numerical Integrator and Computer)计算产额 计算产额
实验数据处理方法
第二部分: Carlo模拟 第二部分:Monte Carlo模拟
第六章 引言 (Introduction)
第六章 引言(Introduction)
Monte Carlo方法: 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 Monte Carlo名字的由来: 名字的由来: 名字的由来 是由 是由Metropolis在二次世界大战期间提出的:Manhattan 在二次世界大战期间提出的: 在二次世界大战期间提出的 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(monaco)的首都,该城以赌博闻名 是摩纳哥( 的首都, 是摩纳哥 的首都
第六章 引言(Introduction)
Monte Carlo模拟在物理研究中的作用 模拟在物理研究中的作用
第六章 引言(Introduction)
Monte Carlo模拟的步骤: 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, 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, 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。
Nicholas Metropolis (1915-1999)
Monte-Carlo, Monaco
第六章 引言(Introduction)
Monte Carlo模拟的应用: 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 数值分析: 数值分析: 利用Monte Carlo方法求积分 利用 方法求积分
第六章 引言(Introduction)
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: 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; 方法利用随机抽样的方法来求解物理问题 数值解法:从一个物理系统的数学模型出发 通过求解一 数值解法 从一个物理系统的数学模型出发,通过求解一 从一个物理系统的数学模型出发 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: 方法并非只能用来解决包含随机的过程的问题 许多利用Monte Carlo方法进行求解的问题中并不包含随 许多利用 方法进行求解的问题中并不包含随 机过程 例如:用 方法计算定积分. 例如 用Monte 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 Monte Carlo方法进行求解 方法进行求解