蒙特卡罗方法4.蒙特卡罗方法解粒子输运问题
粒子输运问题的蒙特卡洛模拟

ηn
=
1 0
xM ≥ a xM ≤ a,或被吸收
其中下标 M 为该中子在物质层中碰撞的次数。我们得到穿透物质
层的中子数 N1 为
∑ N1 = N ηn . n=1
由此得到透射率的一个估计值为
∑ P
=
N1 N
=
1 N
N
ηn
n=1
在1− α 置信水平下, P 的误差估计为
P − P < tαση / N .
撞点积分法、半解析方法等模拟方法。这些方法发展的初衷就是
要有效地降低模拟计算的方差,节约计算时间。
率的贡献为
δ n = w0i−1
x>a .
其它
假定我们一共跟踪了 N 个中子,则透射率 P′ 的估计值为
它的方差为
∑ P ′ =
1 N
N
δn
n=1
.
∑ ( ) . σ
2 δ
=
1 N
N
δ
2 n
−
n=1
P′ 2
两种方法的方差的差别
∑( ). σ
2 η
−
σ
2 δ
≈
1 N
N n=1
δn
−
δ
2 n
由于δ n ≤ 1,所以存在不等式
∑ ∑ ∑ . P ′′ ≈
1 N
N
Pn
n=1
=
1 N
N M −1
Pni
n=1 i=0
它的方差为
∑( ) ( ) . σ
2 w
≈
1 N
N n=1
Pn2
−
P ′′ 2
这种计算透射率的方法就叫统计估计法。
除了上面介绍的直接模拟法和在此基础上发展起来的权重
蒙特卡罗方法在计算机上的实现

即
rm1 rm L Ωm
xm1 xm L um
ym1 ym L vm
zm1 zm L wm
其中 (um,vm, wm) 为 Ωm 的方向余弦,L 为两次碰撞点间的 距离。
1) 碰撞点位置的计算公式
L 的分布密度函数为:
L
f (L) t (rm1, Em ) exp 0 t (rm l Ωm, Em )dl ,
在直角坐标系下,取
cos 1 (1 cos *) OS 为 z 轴,抽样方法为:
cos R2 D02 sin2
R
u sin
v0
w cos
4) 次级粒子的源分布
在有关次级粒子(如裂变中子,中子生成光子, 光子生成中子)的输运过程中,次级粒子源分布的抽 样方法,主要可分为以下两种:
由 f (L) 抽样确定 L 的方法通常有三种: (1) 直接抽样方法
确定 L 的直接抽样方法是: f () e
首先由自由程分布
ln
中抽取ρ
L
0 t (rm l Ωm, Em )dl
再由下列关系式解出 L 。
L0
1) 碰撞点位置的计算公式
对于均匀介质,有 对于多层介质,如果
L ln
1. 源分布抽样过程
源分布抽样的目的是产生粒子的初始状 态S0 (r0, E0,Ω0 )
。下面我们介绍一些常见的特 定 类型的源分布抽样方法。
1) 源粒子的位置常见分布的随机抽样
(1) 圆内均匀分布
设圆半径为R0,粒子在圆内均匀分布时,从发射 点到中心的距离 r 的分布密度函数为:
2r
r
的抽样方法为:
粒子在介质中发生碰撞后,首先要确定与哪种原子 核发生何种反应。粒子发生碰撞后(吸收除外)的能量 Em+1 一般只与其碰撞前后运动方向的夹角(散射角)有 关。
蒙特卡罗方法及其在中子输运问题中得应用

蒙特卡罗方法及其在中子输运问题中得应用目录蒙特卡罗方法及其在中子输运问题中得应用 (1)1蒙特卡罗方法简介 (3)1.1蒙特卡罗方法的基本原理 (3)1.2 蒙特卡罗方法的误差 (4)2 随机变量的抽样方法 (4)2.1 直接抽样方法 (5)2.1.1 离散型随机变量的抽样 (5)2.1.2 连续型随机变量的抽样 (5)2.2 挑选抽样法 (5)2.3 复合抽样法 (6)3 蒙特卡罗方法模拟中子输运过程 (6)3.1 源抽样 (6)3.2 输运距离的抽样 (7)3.3 碰撞核素的抽样值 (7)3.4 反应类型的抽样值 (7)3.5 反应后中子状态的确定 (7)3.5.1 弹性散射 (7)3.5.2 非弹性散射 (8)3.5.3 裂变反应 (8)4 蒙特卡罗方法的减方差技巧 (8)4.1 权 (8)4.2 统计估计法 (9)4.3 权窗 (10)5 蒙特卡罗方法求解通量 (10)5.1 通量的定义 (10)5.2 点通量的计算 (11)5.3 面通量的计算 (11)5.3.1 统计估计法 (11)5.3.2 加权法 (12)5.4 体通量的计算 (12)5.4.1 统计估计法 (12)5.4.2 径迹长度法 (13)5.4.3 碰撞密度法 (13)5.4.4 几种体通量计算方法的比较 (14)5.5 最终结果的统计 (14)6 蒙特卡罗方法求解k eff (15)6.1 有效增值因子k eff的定义 (15)6.2 蒙特卡罗方法求解k eff (15)6.2.1 吸收估计法 (15)6.2.2 碰撞估计法 (15)6.2.3 径迹长度估计法 (16)1蒙特卡罗方法简介1.1蒙特卡罗方法的基本原理蒙特卡罗方法(Mento Carlo Method )也叫统计模拟方法,是二十世纪四十年代由于计算机科学与技术发展和电子计算机的发明而提出来的一种基于概率论与数理统计的方法。
蒙特卡罗方法广泛应用与金融工程、经济学、粒子输运模拟、热力学与统计物理学等领域。
数学建模十大经典算法( 数学建模必备资料)

建模十大经典算法1、蒙特卡罗算法。
该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时通过模拟可以来检验自己模型的正确性。
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。
比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具。
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题。
建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo、MATLAB软件实现。
4、图论算法。
这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。
这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中。
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法。
这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。
7、网格算法和穷举法。
网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。
8、一些连续离散化方法。
很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。
9、数值分析算法。
如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。
10、图象处理算法。
赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理。
历年全国数学建模试题及解法赛题解法93A非线性交调的频率设计拟合、规划93B足球队排名图论、层次分析、整数规划94A逢山开路图论、插值、动态规划94B锁具装箱问题图论、组合数学95A飞行管理问题非线性规划、线性规划95B天车与冶炼炉的作业调度动态规划、排队论、图论96A最优捕鱼策略微分方程、优化96B节水洗衣机非线性规划97A零件的参数设计非线性规划97B截断切割的最优排列随机模拟、图论98A一类投资组合问题多目标优化、非线性规划98B灾情巡视的最佳路线图论、组合优化99A自动化车床管理随机优化、计算机模拟99B钻井布局0-1规划、图论00A DNA序列分类模式识别、Fisher判别、人工神经网络00B钢管订购和运输组合优化、运输问题01A血管三维重建曲线拟合、曲面重建01B 公交车调度问题多目标规划02A车灯线光源的优化非线性规划02B彩票问题单目标决策03A SARS的传播微分方程、差分方程03B 露天矿生产的车辆安排整数规划、运输问题04A奥运会临时超市网点设计统计分析、数据处理、优化04B电力市场的输电阻塞管理数据拟合、优化05A长江水质的评价和预测预测评价、数据处理05B DVD在线租赁随机规划、整数规划06A 出版资源配置06B 艾滋病疗法的评价及疗效的预测 07A 中国人口增长预测 07B 乘公交,看奥运 多目标规划 数据处理 图论 08A 数码相机定位 08B 高等教育学费标准探讨09A 制动器试验台的控制方法分析 09B 眼科病床的合理安排 动态规划 10A 10B赛题发展的特点:1.对选手的计算机能力提出了更高的要求:赛题的解决依赖计算机,题目的数据较多,手工计算不能完成,如03B ,某些问题需要使用计算机软件,01A 。
蒙特卡罗方法讲解

蒙特卡罗方法讲解
蒙特卡洛方法(Monte Carlo Method)又称几何表面积法,是用来解决统计及数值分析问题的一种算法。
蒙特卡洛方法利用了随机数,其特点是算法简单,可以解决复杂的统计问题,并得到较好的结果。
蒙特卡洛方法可以被认为是统计学中一种具体的模拟技术,可以通过模拟仿真的方式来估算一个问题的可能解。
它首先利用穷举或随机的方法获得随机变量的统计数据,然后针对该统计数据利用数理统计学的方法获得解决问题的推断性结果,例如积分、概率等。
蒙特卡洛方法在计算机科学中的应用非常广泛,可以用来模拟统计物理、金融工程、统计数据反演、运行时参数优化以及系统可靠性计算等问题,因此广泛被用于许多不同的领域。
蒙特卡洛方法的基本思想是:将一个难以解决的复杂问题,通过把它分解成多个简单的子问题,再用数学方法求解这些子问题,最后综合这些简单问题的结果得到整个问题的解。
蒙特卡洛方法的这种思路,也称作“积分”,即将一个复杂的问题,分解成若干小问题,求解它们的结果,再综合起来,得到整体的结果。
蒙特卡洛方法以蒙特卡罗游戏为基础,用统计学的方法对游戏进行建模。
数学建模十大算法

、此数学建模十大算法依据网上的一份榜单而写,本文对此十大算法作一一简单介绍。
这只是一份榜单而已,数学建模中还有很多的算法,未一一囊括。
欢迎读者提供更多的好的算法。
2、在具体阐述每一算法的应用时,除了列出常见的应用之外,同时,还会具体结合数学建模竞赛一一阐述。
毕竟,此十大算法,在数学建模竞赛中有着无比广泛而重要的应用。
且,凡是标着“某某年某国某题”,即是那一年某个国家的数学建模竞赛原题。
3、此十大算法,在一些经典的算法设计书籍上,无过多阐述。
若要具体细致的深入研究,还得请参考国内或国际上关于此十大算法的优秀论文。
谢谢。
一、蒙特卡罗算法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共同发明了,蒙特卡罗方法。
此算法被评为20世纪最伟大的十大算法之一,详情,请参见我的博文:/v_JULY_v/archive/2011/01/10/6127953.aspx蒙特卡罗方法(Monte Carlo method),又称随机抽样或统计模拟方法,是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。
此方法使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。
由于传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程,很难得到满意的结果,而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程,故解决问题与实际非常符合,可以得到很圆满的结果。
蒙特卡罗方法的基本原理及思想如下:当所求解问题是某种随机事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,通过某种“实验”的方法,以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率,或者得到这个随机变量的某些数字特征,并将其作为问题的解。
有一个例子可以使你比较直观地了解蒙特卡洛方法:假设我们要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如,积分)的复杂程度是成正比的。
蒙特卡洛方法是怎么计算的呢?假想你有一袋豆子,把豆子均匀地朝这个图形上撒,然后数这个图形之中有多少颗豆子,这个豆子的数目就是图形的面积。
蒙特卡罗方法蒙特卡罗方法解粒子输运问题

蒙特卡罗方法在粒子输运问题中价值体现
高效性
蒙特卡罗方法通过随机抽样模拟粒子输运过程,避免了复杂数学 模型的求解,大大提高了计算效率。
灵活性
该方法适用于各种复杂几何形状和边界条件,能够处理实际工程中 的复杂粒子输运问题。
精确性
通过大量的随机抽样,蒙特卡罗方法能够得到高精度的数值解,满 足工程实际需求。
发展历程
蒙特卡罗方法起源于20世纪40年代,最初用于解决原子弹设 计中的中子输运问题。随着计算机技术的发展,蒙特卡罗方 法的应用范围不断扩大,成为科学研究和工程领域的重要工 具。
基本原理及特点
基本原理
蒙特卡罗方法的基本原理是大数定律和中心极限定理。通过大量随机抽样,可 以得到随机变量的统计特征,从而近似求解实际问题。
03
蒙特卡罗方法解粒子输运 问题流程
问题定义与建模
明确粒子输运问题的物理背景和数学描述,如粒 子的类型、数量、初始状态、相互作用等。
建立粒子输运问题的概率模型,将物理问题转化 为数学问题,如概率密度函数、期望、方差等。
确定模型的输入和输出,以及需要求解的目标函 数或性能指标。
随机数生成技术
选择合适的随机数生成器,如伪 随机数生成器或真随机数生成器, 以满足模拟的精度和效率要求。
未来发展趋势预测和挑战分析
并行化技术
随着计算机技术的发展,并行化技术将进一步提高蒙特卡罗方法的计算效率。
智能化算法
结合人工智能等先进技术,实现自适应抽样和智能优化,提高计算精度和效率。
未来发展趋势预测和挑战分析
• 多物理场耦合:将蒙特卡罗方法应用于多物理场耦合问题, 实现更复杂的粒子输运模拟。
未来发展趋势预测和挑战分析
确定随机数生成器的种子和参数, 以保证模拟的可重复性和一致性。
蒙特卡罗方法及其在粒子输运中的应用

蒙特卡罗方法及其在粒子输运中的应用蒙特卡罗方法是一种基于概率统计的数值计算方法,它的应用广泛,包括在粒子输运中的模拟和计算。
本文将介绍蒙特卡罗方法的基本原理,并探讨其在粒子输运中的应用。
蒙特卡罗方法最早起源于20世纪40年代的原子能研究中,用于模拟中子的输运过程。
随着计算机技术的发展,蒙特卡罗方法得到了广泛应用,并在各个领域取得了重要的成果。
蒙特卡罗方法的基本思想是通过随机抽样的方式,利用概率统计的方法来近似求解问题。
它的核心是利用随机数生成器产生符合某种概率分布的随机数,然后根据这些随机数进行模拟和计算。
在粒子输运中,蒙特卡罗方法可以用来模拟粒子的运动轨迹和相互作用过程。
具体而言,可以将粒子的输运过程看作是在空间中随机游走的过程,通过模拟大量的随机行走路径,可以得到粒子在空间中的分布情况和输运特性。
蒙特卡罗方法在粒子输运中的应用主要包括以下几个方面。
蒙特卡罗方法可以用来模拟粒子的散射过程。
在散射过程中,粒子会与周围的介质或其他粒子发生相互作用,改变其运动方向和能量。
通过模拟大量的散射事件,可以得到粒子的散射概率和散射角度分布,从而了解粒子在介质中的输运行为。
蒙特卡罗方法可以用来模拟粒子在介质中的传输过程。
在传输过程中,粒子会沿着一定的路径在介质中传播,并且可能会发生吸收、散射等过程。
通过模拟大量的传输路径,可以得到粒子的传输特性,如传输距离、传输速度等,从而了解粒子在介质中的输运性质。
蒙特卡罗方法还可以用来模拟粒子的辐射传输过程。
在辐射传输过程中,粒子会发射、吸收或散射辐射能量,从而改变其能量分布和方向。
通过模拟大量的辐射传输事件,可以得到粒子的辐射特性,如辐射强度、辐射方向等,从而了解粒子在辐射场中的输运行为。
蒙特卡罗方法还可以用来模拟粒子的输运过程中的相互作用。
在粒子输运过程中,粒子之间可能会发生碰撞、相互作用等过程,从而改变其能量、速度等属性。
通过模拟大量的相互作用事件,可以得到粒子之间的相互作用概率和相互作用方式,从而了解粒子之间的输运关系。
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的权重W ,这时状态参数 为 S'=( r , E ,Ω , t ,W ) 。 状态参数 通常要根据所求问题的类型和所用的方
法来确定。 对于无限平板几何,取 S=( z , E , cosα) 其中 z 为粒子的位置坐标,α为粒子的运动方向与
对于平板情况, f1(z0 ) (z0 ) 抽样得到 z0=0。
蒙特卡罗方法
2020/4/15
(2) 确定下一个碰撞点 : 碰长度撞已点l 知的服状位从态置如S下mzm-1分。,布在要:相确邻定两状次态碰Sm撞,首之先间要,确中定子下的一输运个
l
f (l) t (rm1 l Ωm1, Em1) exp 0 t (rm1 l Ωm1, Em1)dl
PˆN(1)
P
N
1.96
N
其中 为ηn的均方差,由于ηn是一个服从二项分布的随 机变量,所以
2
P(1
P)
或
ˆ2 PˆN(1) (1 PˆN(1) )
蒙特卡罗方法
2020/4/15
为得到中子穿透屏蔽的能量、角分布,将能量、 角度范围分成若干个间隔:
Emin EI E1 E0 Emax
t
( Em 1 )
A t
( Em 1
)
tB
( Em 1
)
Ct
( Em 1 )
其中
A t
,
B t
,
C t
分别为核A
、B、C
的宏观总截面。其定
义如下:
() t
(Em1)
N () () t
(Em1)
() t
(Em1
)、N()、
() t
(Em1)
分别表示(·)核的宏观总截
面、核密度和微观总截面。
蒙特卡罗方法
蒙特卡罗方法
2020/4/15
为方便起见,选用平板屏蔽模型,在厚度为 a, 长、宽无限的平板左侧放置一个强度已知,具有已知 能量、方向分布的辐射源 S 。求粒子穿透屏蔽概率 (穿透率)及其能量、方向分布。穿透率就是由源发 出的平均一个粒子穿透屏蔽的数目。
同时,假定粒子在两次碰撞之间按直线运动 , 且粒 子之间的相互作用可以忽略。
蒙特卡罗方法
2020/4/15
至此,由Sm-1完全可以确定Sm。 因此,当中子由 源出发后,即S0确定后,重复步骤 (2)~(5),直到中子 游动历史终止。于是得到了一个中子的随机游动历史 S0 ,S1 ,…,SM-1 ,SM,即
z0 ,
z1, , zM 1,
zM
E0 ,
E1, , EM 1,
r0 , r1, , rM 1, rM E0 , E1, , EM 1, EM Ω0 , Ω1, , ΩM 1, ΩM 来描述。这里 S0 为粒子由源出发的状态,称为初态, SM 为粒子的终止状态。M 称为粒子运动的链长。 这样的序列称为粒子随机运动的历史,模拟一个 粒子的运动过程,就变成确定状态序列的问题。
蒙特卡罗方法
2020/4/15
跟踪 N 个中子后,则
1,
n 0,
当zM a 当zM 0,或者被吸收
如果我们共跟踪了N 个中子,则穿透屏蔽的中子数为:
N
N1 n n1
蒙特卡罗方法
2020/4/15
则穿透屏蔽概率的近似值为:
PˆN(1)
N1 N
1 N
N
n
n1
它是穿透率的一个无偏估计。
我们称这种直观地模拟过程和估计方法为直接模
拟方法。在置信水平 1-α=0.95 时,PˆN(1) 的误差为:
L
1 AC 1 A2 2AC
蒙特卡罗方法
2020/4/15
如果给出实验室系散射角余弦分布 fL(μL),可直接 从 fL(μL)中抽取μL,此时能量Em与μL的关系式为:
Em
Em1 ( A 1)2
L
2
A2
1
2 L
确定了实验室系散射角θL后, 再使用球面三角公式
确定cosαm :
cosm cosm1 cos L sinm1 sin L cos 其中χ为在[0,2π]上均匀分布的方位角。
蒙特卡罗方法
2020/4/15
粒子的输运问题带有明显的随机性质,粒
子的输运过程是一个随机过程。粒子的运动规 律是根据大量粒子的运动状况总结出来的,是 一种统计规律。蒙特卡罗模拟,实际上就是模 拟相当数量的粒子在介质中运动的状况,使粒 子运动的统计规律得以重现。不过,这种模拟 不是用实验方法,而是利用数值方法和技巧, 即利用随机数来实现的。
2020/4/15
由于中子截面表示中子与核碰撞可能性的大小,
因此,很自然地,中子与A、B、C 核发生碰撞的几率
分别为:
PA
tA (Em1) t (Em1)
,
PB
tB (Em1) t (Em1)
,
PC
Ct (Em1) t (Em1)
利用离散型随机变量的抽样方法,确定碰撞核种类:
PA
≤
>
PA PB ≤
蒙特卡罗方法
2020/4/15
一个由源发出的粒子在介质中运动,经过若干次 碰撞后,直到其运动历史结束(如逃出系统或被吸收 等)。假定粒子在两次碰撞之间按直线运动,其运动 方向与能量均不改变,则粒子在介质中的运动过程可
用以下碰撞点的状态序列 描述:
S0 ,S1 ,…,SM-1 ,SM 或者更详细些 , 用
对于平板模型,l 服从分布:
l
f (l) t (zm1 l cosm1, Em1) exp 0 t (zm1 l cosm1, Em1)dl
其中,Σt 为介质的中子宏观总截面,
积分
l
0 t (rm1
l Ωm1, Em1)dl
称为粒子输运的自由程数,
系统的大小通常就是用系统的自由程数表示的。
)
这时,总截面为:
B t
( Em1 )
B el
( Em 1
)
B a
( Em1 )
发生弹性散射的几率为:
Pel
B el
(
Em1
)
B t
(
Em1
)
若 Pel ,则为弹性散射;否则为吸收,发生吸收反
应意味着中子的历史终止。
蒙特卡罗方法
2020/4/15
(5) 确定碰撞后的能量与运动方向:
如果中子被碰撞核吸收,则其输运历史结束。如
蒙特卡罗方法
2020/4/15
显然,粒子输运的自由程数服从指数分布,
因此从 f ( l ) 中抽样确定 l,就是要从积分方程
l
0 t (rm1 l Ωm1, Em1)dl ln
中解出 l。
对于单一介质
l ln t (Em1)
则下一个碰撞点的位置
zm zm1 l cosm1
zm1
)、
B f
(Em1
)和
B c
(Em1
)
则有
B t
(Em1
)
B el
(Em1
)
B in
(Em1)
B (n,2n)
(Em1)
B f
(Em1
)
B c
(Em1)
各种反应发生的几率分别为
Pel
B el
( Em 1
)
B t
(
Em1
)
Pin
B in
( Em 1
)
B t
(
Em1
)
P( n , 2 n )
B (n,2n
EM
cos0 , cos1, , cosM 1, cosM
也就是模拟了一个由源发出的中子的运动过程。
蒙特卡罗方法
2020/4/15
以上模拟过程可分为两大步:第一步确定粒子的 初步始又状分态为S两0,个第过二程步:由第状一态个S过m-程1来是确确定定状碰态撞Sm点。位这置第z二m , 称为输运过程;第二个过程是确定碰撞后粒子的能量 及运动方向,称为碰撞过程。对于中子而言,碰撞过 程是先确定散射角,进而确定能量和运动方向;而对 于光子,碰撞过程是先确定能量,再确定散射角以及 运动方向。重复这两个过程,直至粒子的历史终止。
这种模拟过程,是解任何类型的粒子输运问题所 共有的,它是蒙特卡罗方法解题的基本手段。
蒙特卡罗方法
2020/4/15
3) 记录结果
在获得中子的随机游动历史后,我们要对所要计
算的物理量进行估计。对于屏蔽问题,我们要计算中 子的穿透率。考察每个中子的随机游动历史,它可能 穿透屏蔽(zM≥a),可能被屏蔽发射回来(zM≤0), 或者被吸收。设第 n 个中子对穿透的贡献为ηn ,则
蒙特卡罗方法
2020/4/15
2. 直接模拟方法
直接模拟方法就是直接从物理问题出发, 模拟粒子的真实物理过程。
1) 状态参数与状态序列 2) 模拟运动过程 3) 记录结果
蒙特卡罗方法
2020/4/15
1) 状态参数与状态序列
粒子在介质中的运动的状态,可用一组参数来描
述,称之为状态参数。它通常包括:粒子的空间位置 r,
0 0 1 J 2
其中Emax,Emin分别表示能量的上、下限,对于穿透屏 蔽的中子按其能量、方向分间隔记录。设一穿透屏蔽
的中子能量为EM,其运动方向与Z轴夹角为αM,若能
量度E间M隔属Δ于α第j,i则个分能别量在间第隔iΔ个Ei能,量角计度数αM器属及于第第
j j
个角 个角
度计数器中加 "1"。
Z 轴的夹角。 对于球对称几何 , 取 S=( r , E , cosθ) 其中 r 表示粒子所在位置到球心的距离,θ为粒子