Метод - случайное испытание
Cтраница 1
Метод случайных испытаний может быть реализован только на электронной вычислительной машине, причем случайные числа машина вырабатывает сама. [1]
О применении метода случайных испытаний ( метода Монте-Карло) для решения кинетического уравнения. [2]
О применении метода случайных испытаний ( метода Монте-Карло) для решения кинетического уравнения / / Труды II международной конференции ООН по мирному использованию атомной энергии. [3]
Вычисление распределений частиц проводится по следующему принципу: методом случайных испытаний решается система ( П) или уравнения, ей эквивалентные. [4]
Появление ЭВМ вызвало развитие и широкое использование нового направления вычислительной математики - направления, использующего метод случайных испытаний, называемый также методом Монте-Карло. [5]
Появление ЭВМ вызвало развитие и широкое использование нового направления вычислительной математики - направления, использующего метод случайных испытаний, называемый также методом Монте-Карло. [6]
 |
Моделирование поглощения пучка фотонов в неоднородной среде. [7] |
Для получения более точной оценки искомой величины найденные вероятности усредняются по всем возможным направлениям, определяемым методом случайных испытаний. [8]
Из-за сложности процессов массового обслуживания возможности их исследования аналитическими методами весьма ограничены. Однако для этой цели могут быть эффективно использованы ЦВМ, позволяющие на основе метода случайных испытаний моделировать работу систем массового обслуживания. [9]
Простейшим недетерминированным методом является построение сетки в пространстве переменных и локальный спуск из каждой точки сетки. Если сетка достаточно густа, то таким способом могут быть найдены все локальные минимумы, после чего остается лишь сравнить их по величине. Разумеется, это слишком дорогой метод, поскольку при его реализации функция должна быть вычислена слишком много раз. Более эффективен метод случайных испытаний. Вместо построения сетки случайным образом выбрасывают точки в пространстве переменных и из них производят локальные спуски. Если о структуре функции заранее что-нибудь известно, то задается распределение выбрасываемых точек. Наконец, распределение может быть найдено в процессе накопления опыта по проведенным испытаниям: около точек, имеющих низкие значения энергии, случайные точки выбрасываются чаще, в других областях - реже. При достаточно большом числе испытаний точки, соответствующие низким значениям энергии, могут быть найдены, но никогда нет уверенности в том, что точка с минимальной энергией соответствует истинному минимуму. [10]
 |
Принципиальная блок-схема спектрометра быстрых нейтронов. [11] |
Как ясно из рассмотрения принципа действия спектрометра, он может быть использован для измерения нейтронных спектров без коллиматора и при обработке аппаратурных спектров не вносится больших ошибок. Эти достоинства делают спектрометр с бороводородным сцинтиллятором удобным прибором для изучения спектров прохождения нейтронов в бесконечной и в барьерной геометриях. Для реализации такого спектрометра необходимо определить некоторые его характеристики. Расчет был сделан методом случайных испытаний ( методом Монте-Карло) на электронной вычислительной машине. [12]
Страницы: 1