Монте-карло - метода
Cтраница 1
 |
Напряжение трения гнежду пластинами в течении Куутта. [1] |
Монте-Карло метод), в к-ром моделируются перелеты и столкновения молекул. Часто для получения приближенных решений применяют модельные ур-ния с упрощенным интегралом столкновений. [2]
Монте-Карло метод - в большей степени относится к теории модификаций С. [3]
Большие возможности для такого моделирования дает, в частности, Монте-Карло метод. Так, при проектировании новой вычислит, машины весьма эффективным оказывается ее моделирование на одной из работающих машин, что позволяет оценить производительность проектируемой машины при реализации алгоритмов. Моделирование на машине непрерывных тканей [4] позволяет судить, насколько эти ткани могут воспроизводить ф-ции живого. [4]
Монте-Карло метод - в большей степени относится к модификациям С. Достигается построением вспомогательных вероятностных моделей, куда в качестве параметров входят подлежащие определению постоянные величины. [5]
Для решения одномерных задач развиты аналитич. Для нахождения значении функционалов от решений сложных многомерных задач применяют Монте-Карло метод. [6]
Численное интегрирование позволяет получать приближ. Понселе, Симп-сона, Котеса и др. При вычислении многомерных интегралов особенно удобен Монте-Карло метод и родственные ему теоретико-числовые методы. [7]
 |
Образование двух адрон-ных струй в процессе аннигиляции е е - - 2 струи. [8] |
Первый из них основан на модели дуальных струн ( см. Дуальность), натягивающихся при разлете цветных жестких партонов. Он базируется на эволюции системы как марковском случайном процессе, что позволяет эффективно использовать Монте-Карло метод для моделирования многочастичных событий. [9]
Из сказанного ранее следует важный, на наш взгляд, принцип подхода к оценке сложных СМО, состоящий в следующем. СМО, которая в настоящее время не поддается аналитическому или численному исследованию. Подберем к данной СМО такие три более простые системы, для которых возможен подобный анализ и которые образуют ( гипотетически) вместе с исходной СМО почти инвариант в смысле приближенного равенства отношений одноименных характеристик обслуживания. Из полученной таким образом пропорции находим интересующую нас величину. Внимательный читатель может заметить существенное сходство указанного подхода с теми идеями, которые дает теория подобия. Отметим, что в сочетании с методом Монте-Карло метод инвариантов отношения может быть особенно эффективным, так как ( кроме всего прочего) он ориентирует громоздкий процесс моделирования в нужном направлении. [10]
Страницы: 1