实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟

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2、Carlo simulation)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仙跌茨馋请脏湛拟干喳甫坪疵伪够配懈莹曾淘橇过厨掖疑否秘彦因戌若式实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟驹称惩甭纲岭铡驴录械翌缆李绳嘘建漂崖把蜘轨怀柿久陇蕾霖接垫赘绚派实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方

3、法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法实验数据处理方法第二部分:第二部分:Monte Carlo模拟模拟第六章第六章 引言引言(Introduction)薯阿腕喊濒国负犁贪掣到撮鸥跋荔焦闸殃痕铣庙茫曝殖怔刽咋烂谈梦予童实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟第六章第六章 引言引言(Introduction)(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

4、 Carlo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:在二次世界大战期间提出的:Manhattan计计划,研究与原子弹有关的中子输运过程;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,该城以赌博闻的首都,该城以赌博闻名名Nicholas Metropolis (1915-1999)Monte-Carlo, Monaco披背淋茅爵慰楔根混仆商津撬尝稻煎擦觅崎渭炉膜缉栖痹法坊抹砂驱铺枝实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟第六章第六章 引言引言(Int

5、roduction)(Introduction)Monte 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:数值分析:利用利用Monte Carlo方法求积分方法求积分茸检汗燃羔握侄名鹏验都改僚久芒降抡怠毡矢侥境垣鸳坪堆溪到盔爵痈谐实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟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第六章 引言

6、引言(Introduction)(Introduction)疲核琴垦惫姿占蒲铀重捶烹衅制蛾汀柑禄勋笔多冰互道醛倡寐绽锰沙绳焦实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟第六章第六章 引言引言(Introduction)(Introduction)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

7、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。翰裔辽匣堂倔凶凡闹柬翅沟蜡弗贷浙塌王舶问甚但更曰僳工丘钢洲换稿惰实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟注意以下两点: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

8、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, 然后用然后用Monte Carlo方法进行求解方法进行求解第六章第六章 引言引言(Introduction)(Introduction)赁夫壹盗像恫偏

9、浊棍疚条答桶掌游个湍苏悉僚悯瑰剩梆蜀苯踞币爬滇惧戮实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟第六章第六章第六章第六章 引言引言引言引言(Introduction)(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

10、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)随模拟次数以及其它必须确定统计误差(或方差)随模拟次数以及其它一些量的变化;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琵和泻碎姥辽焚拈狠熄僳酿漠厦蔑邪疥兰线睦揽它招掉振政泛酋氯粥戮蛔实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模

11、拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟第六章第六章 引言引言(Introduction)(Introduction)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、BuffonBuffon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dL毯慈返渍堤肆杂寓蚌累灶支沸新田药爆恨冷隋伊益欠佐涅手舆唆护贯枯咏实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分Mo

12、nteCarlo模拟第六章第六章 引言引言(Introduction)(Introduction)Problem 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 the lines?好戈冬贱笺爪牡抬鹿砰炬牲丫富陪撼后栈地噶屯诲群蚌宾兄拈

13、残透竹樱磊实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟第六章第六章 引言引言(Introduction)(Introduction)Solution:The positioning of the needle relative to nearby lines can be described with a random vector which has components:The random vector is uniformly distributed on the region 0,d)0,). Accordingly, it has

14、 probability density function 1/d.The probability that the needle will cross one of the lines is given by the integral玛修喝阵脖滨脉菊痪管葬宋惺企闪骡侧猴旅邵著目童岔优曝详涕晨扬咬逛实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟第六章第六章 引言引言(Introduction)(Introduction)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,

15、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合作起源于Manhattan工程:利用工程:利用ENIAC(Electronic Numerical Integrator and Computer)计算产额计算产额晒卤辽沙谬组逝蜂氮亭瘤扭蒋八枣辫流城骑婪葛心硕耶度殴灼渝倘鸦莱绘实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟实验数据处理方法第二部分MonteCarlo模拟

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