Журнал вычислительной математики и математической физики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Ж. вычисл. матем. и матем. физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Журнал вычислительной математики и математической физики, 2018, том 58, номер 11, страницы 1900–1910
DOI: https://doi.org/10.31857/S004446690003541-6
(Mi zvmmf10846)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Методы Монте-Карло для оценки вероятностных распределений параметров критичности процесса переноса частиц в случайно возмущенной среде

Г. А. Михайловab, Г. З. Лотоваab

a 630090 Новосибирск, пр. Лаврентьева 6, Ин-т вычислительной матем. и матем. геофизики СО РАН
b 630090 Новосибирск, ул. Пирогова 2, Новосибирский гос. ун-т
Список литературы:
Аннотация: Настоящая статья посвящена разработке распараллеливаемых алгоритмов метода Монте-Карло для оценки вероятностных моментов параметров критичности процесса переноса частиц с размножением в случайной среде. С этой целью построены новые итерационные оценки коэффициента размножения и рекуррентное представление статистических оценок моментов. При этом эффективно используются метод двойной рандомизации и рандомизированный проекционный метод. Практическая эффективность указанных подходов подтверждается тестовыми результатами, полученными на основе специальной рандомизированной гомогенизации с использованием улучшенного диффузионного приближения для многослойного шара. Библ. 20. Табл. 3.
Ключевые слова: метод Монте-Карло, статистическое моделирование, теория переноса, эффективный коэффициент размножения частиц.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 18-01-00599_а
18-01-00356_а
17-01-00823_а
16-01-00530_а
16-01-00145_а
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (коды проектов 18–01–00599, 18–01–00356, 17–01– 00823, 16–01–00530, 16–01–00145).
Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2018, Volume 58, Issue 11, Pages 1828–1837
DOI: https://doi.org/10.1134/S0965542518110088
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.676
Образец цитирования: Г. А. Михайлов, Г. З. Лотова, “Методы Монте-Карло для оценки вероятностных распределений параметров критичности процесса переноса частиц в случайно возмущенной среде”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 58:11 (2018), 1900–1910; Comput. Math. Math. Phys., 58:11 (2018), 1828–1837
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{MikLot18}
\by Г.~А.~Михайлов, Г.~З.~Лотова
\paper Методы Монте-Карло для оценки вероятностных распределений параметров критичности процесса переноса частиц в случайно возмущенной среде
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2018
\vol 58
\issue 11
\pages 1900--1910
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf10846}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S004446690003541-6}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=38641605}
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2018
\vol 58
\issue 11
\pages 1828--1837
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0965542518110088}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000452301900012}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85058852821}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf10846
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf/v58/i11/p1900
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Журнал вычислительной математики и математической физики Computational Mathematics and Mathematical Physics
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024