5.常用蒙特卡罗程序介绍 蒙特卡罗课件
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在持续的开发过程中，FLUKA不断添加 和改进各种物理过程。
5) FLUKA 优先采用微观模型，各种物理过程严格遵
守各种守恒律。约60种不同的粒子可以使用 FLUKA进行模拟，包括:
从1 keV 到几千TeV的光子和电子， 任意能量的μ介子， 20TeV以下的强子以及对应的反粒子， 从热能区往上的中子和重离子等, 还可以输运极化光子（比如同步辐射）和 可见光。
中 子能量范 围从 10-11MeV至20MeV，光 子和电子的能量范围从1keV至1000MeV。
采用独特的曲面组合几何结构，使用点 截面数据，程序通用性较强。与其它软件相 比，MCNP的减方差技巧多而全。
MCNP的最新发展，MCNP6
4) GEANT4
Geant4(GEometry ANd Tracking，几何 和跟踪)是由CERN(欧洲核子研究组织)基于 C++面向对象技术开发的蒙特卡罗应用软件包， 用于模拟粒子在物质中输运的物理过程。
2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
（1）具有灵活的几何处理能力 蒙特卡罗方法较其它数值方法的最大优
点之一，是处理复杂的几何问题方便、灵活， 并且不因几何维数的增多而增加更多的计算 时间。
因此，通用蒙特卡罗方法应用软件中都 尽可能地提高和完善几何处理能力，以适应 各种复杂几何条件下的计算。
2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
5) FLUKA
与Geant4类似，FLUKA对于非商业和军 事用途不收取授权费用，这对国内的教育和 科研工作者比较有用。
（4）能量范围广，功能强，输出量灵活全面 一般中子能量可从10-6，10-9MeV到
20MeV。光子能量可在keV到GeV数量级范围。 电子能量也可在keV到GeV数量级范围。
程序中包含各种类型的记录，输出量齐全， 如点通量、面通量、体通量、能量通量、径 迹长度记数、各种微分量记数，各种反应率、 能量、沉积、剂量等，都可以选择输出。
由 美 国 Stanford Linear Accelerator Center提供。EGS于1979年第一次公开发表， 提供使用。EGS4是1986年发表的EGS程序的 最新版本。
3) MCNP
MCNP是美国Los Alamos国家实验室开发 的大型多功能通用蒙特卡罗软件，可计算中 子、光子和电子的联合输运问题以及临界问 题。
相对于MCNP、EGS等商业软件，它的主 要优点：源代码完全开放，用户可以根据实 际需要更改、扩充Geant4程序。
目前，Geant4已经广泛应用于核物理、核 技术、空间物理、医学研究等领域。
5) FLUKA
FLUKA是一个通用的蒙卡粒子输运工具， 可以运行在Linux和UNIX系统下。
其应用范围包括：质子、电子加速器屏蔽 设计，量热计，活化，计量学，探测器设计， 宇宙射线，中微子物理，还有放射治疗等。
（2）参数通用化，使用方便 截面(参数)按能量分点的多少对计算时间
没有多大影响，而其他数值方法却是对此非 常敏感。利用这一优点，一般的通用蒙特卡 罗程序对截面的处理都相当精细。 （3）元素和介质材料数据齐全
所用的元素和介质材料十分齐全，对于一 般的科学研究和工程设计的需要都能满足。
2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
决中子、光子、中子-光子的联合输运问题。 采用组合几何结构，使用群截面数据，程
序中包括了几种重要抽样技巧，如俄国轮盘 赌和分裂技巧，指数变换技巧，统计估计技 巧和能量偏移抽样等。
程序提供用户程序，用户可根据需要编写 源分布以及记录程序。
2) EGS
EGS是Electron-Gamma Shower 的缩写， 它是一个用蒙特卡罗方法模拟在任意几何中， 能量从几个keV到几个TeV的电子-光子簇射过 程的通用程序包。
1. 蒙特卡罗方法应用软件
发展蒙特卡罗方法与发展其应用软件两 者之间的关系 ：
相辅相成 同等重要
2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
通用蒙特卡罗应用软件通常具有以下特点： 1) 具有灵活的几何处理能力 2) 参数通用化，使用方便 3) 元素和介质材料数据齐全 4) 能量范围广，功能强，输出量灵活全面 5) 含有简单可靠又能普遍适用的抽样技巧 6) 具有较强的绘图功能
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2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
（5）含有简单可靠又能普遍适用的抽样技巧 作为通用程序，包含有若干种成熟的、适
应性较强的和经过检验是有效的技巧。 （6）具有较强的绘图功能
软件本身具有较强的绘图功能。 计算结果以绘图形式给出，可一目了然。
2. 常用的通用蒙特卡罗程序简介
1) MORSE 较早开发的通用蒙特卡罗程序，可以解
第五章 蒙特卡罗方法应用软件介绍
1. 蒙特卡罗方法应用软件 2. 蒙特卡罗方法应用软件特点 3. 常用的通用蒙特卡罗程序简介
第五章 蒙特卡罗方法应用程序介绍
建立完善的通用蒙特卡罗程序可以 避免大量的重复性工作，并且可以在程 序的基础上，开展对于蒙特卡罗方法技 巧的研究以及对于计算结果的改进和修 正的研究，而这些研究成果反过来又可 以进一步完善蒙特卡罗程序。
5) FLUKA 优先采用微观模型，各种物理过程严格遵
守各种守恒律。约60种不同的粒子可以使用 FLUKA进行模拟，包括:
从1 keV 到几千TeV的光子和电子， 任意能量的μ介子， 20TeV以下的强子以及对应的反粒子， 从热能区往上的中子和重离子等, 还可以输运极化光子（比如同步辐射）和 可见光。
中 子能量范 围从 10-11MeV至20MeV，光 子和电子的能量范围从1keV至1000MeV。
采用独特的曲面组合几何结构，使用点 截面数据，程序通用性较强。与其它软件相 比，MCNP的减方差技巧多而全。
MCNP的最新发展，MCNP6
4) GEANT4
Geant4(GEometry ANd Tracking，几何 和跟踪)是由CERN(欧洲核子研究组织)基于 C++面向对象技术开发的蒙特卡罗应用软件包， 用于模拟粒子在物质中输运的物理过程。
2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
（1）具有灵活的几何处理能力 蒙特卡罗方法较其它数值方法的最大优
点之一，是处理复杂的几何问题方便、灵活， 并且不因几何维数的增多而增加更多的计算 时间。
因此，通用蒙特卡罗方法应用软件中都 尽可能地提高和完善几何处理能力，以适应 各种复杂几何条件下的计算。
2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
5) FLUKA
与Geant4类似，FLUKA对于非商业和军 事用途不收取授权费用，这对国内的教育和 科研工作者比较有用。
（4）能量范围广，功能强，输出量灵活全面 一般中子能量可从10-6，10-9MeV到
20MeV。光子能量可在keV到GeV数量级范围。 电子能量也可在keV到GeV数量级范围。
程序中包含各种类型的记录，输出量齐全， 如点通量、面通量、体通量、能量通量、径 迹长度记数、各种微分量记数，各种反应率、 能量、沉积、剂量等，都可以选择输出。
由 美 国 Stanford Linear Accelerator Center提供。EGS于1979年第一次公开发表， 提供使用。EGS4是1986年发表的EGS程序的 最新版本。
3) MCNP
MCNP是美国Los Alamos国家实验室开发 的大型多功能通用蒙特卡罗软件，可计算中 子、光子和电子的联合输运问题以及临界问 题。
相对于MCNP、EGS等商业软件，它的主 要优点：源代码完全开放，用户可以根据实 际需要更改、扩充Geant4程序。
目前，Geant4已经广泛应用于核物理、核 技术、空间物理、医学研究等领域。
5) FLUKA
FLUKA是一个通用的蒙卡粒子输运工具， 可以运行在Linux和UNIX系统下。
其应用范围包括：质子、电子加速器屏蔽 设计，量热计，活化，计量学，探测器设计， 宇宙射线，中微子物理，还有放射治疗等。
（2）参数通用化，使用方便 截面(参数)按能量分点的多少对计算时间
没有多大影响，而其他数值方法却是对此非 常敏感。利用这一优点，一般的通用蒙特卡 罗程序对截面的处理都相当精细。 （3）元素和介质材料数据齐全
所用的元素和介质材料十分齐全，对于一 般的科学研究和工程设计的需要都能满足。
2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
决中子、光子、中子-光子的联合输运问题。 采用组合几何结构，使用群截面数据，程
序中包括了几种重要抽样技巧，如俄国轮盘 赌和分裂技巧，指数变换技巧，统计估计技 巧和能量偏移抽样等。
程序提供用户程序，用户可根据需要编写 源分布以及记录程序。
2) EGS
EGS是Electron-Gamma Shower 的缩写， 它是一个用蒙特卡罗方法模拟在任意几何中， 能量从几个keV到几个TeV的电子-光子簇射过 程的通用程序包。
1. 蒙特卡罗方法应用软件
发展蒙特卡罗方法与发展其应用软件两 者之间的关系 ：
相辅相成 同等重要
2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
通用蒙特卡罗应用软件通常具有以下特点： 1) 具有灵活的几何处理能力 2) 参数通用化，使用方便 3) 元素和介质材料数据齐全 4) 能量范围广，功能强，输出量灵活全面 5) 含有简单可靠又能普遍适用的抽样技巧 6) 具有较强的绘图功能
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2. 蒙特卡罗方法应用软件的特点
（5）含有简单可靠又能普遍适用的抽样技巧 作为通用程序，包含有若干种成熟的、适
应性较强的和经过检验是有效的技巧。 （6）具有较强的绘图功能
软件本身具有较强的绘图功能。 计算结果以绘图形式给出，可一目了然。
2. 常用的通用蒙特卡罗程序简介
1) MORSE 较早开发的通用蒙特卡罗程序，可以解
第五章 蒙特卡罗方法应用软件介绍
1. 蒙特卡罗方法应用软件 2. 蒙特卡罗方法应用软件特点 3. 常用的通用蒙特卡罗程序简介
第五章 蒙特卡罗方法应用程序介绍
建立完善的通用蒙特卡罗程序可以 避免大量的重复性工作，并且可以在程 序的基础上，开展对于蒙特卡罗方法技 巧的研究以及对于计算结果的改进和修 正的研究，而这些研究成果反过来又可 以进一步完善蒙特卡罗程序。