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, 2024, том 64, номер 2, страницы 337–349
DOI: https://doi.org/10.31857/S0044466924020118 (Mi zvmmf11708) 		 
Математическая физика

Новые компьютерно-экономичные аппроксимации случайных функций для решения стохастических задач теории переноса

Г. А. Михайловab, И. Н. Медведевab

a 630090 Новосибирск, пр-т Акад. Лаврентьева, 6, ИВМ и МГ СО РАН, Россия
b 630090 Новосибирск, ул.Пирогова, 1, НГУ, Россия
DOI: https://doi.org/10.31857/S0044466924020118
Аннотация: Разработана новая сеточная аппроксимация однородного изотропного случайного поля с заданной средней корреляционной длиной. Эта аппроксимация строится путем разбиения координатного пространства на ансамбль кубиков, размер которых воспроизводит среднюю корреляционную длину при независимом выборе значения поля из заданного одномерного распределения в каждом элементе разбиения. Сформулирован также недавно предложенный авторами метод корреляционно-рандомизированного моделирования переноса частиц через случайную среду. Проведено сравнение точности и трудоемкости соответствующих алгоритмов метода Монте-Карло для решения задач о переносе гамма-квантов через случайную среду типа мозаики Вороного. Для проверки гипотезы о существенном влиянии одномерного распределения и корреляционного радиуса оптической плотности среды на перенос излучения были также проведены дополнительные расчеты для случайного пуассоновского “поля воздушных шаров” в воде. Дано обобщение сеточной аппроксимации на неизотропные случайные поля.
Библ. 19. Фиг. 3. Табл. 4.
Ключевые слова: метод максимального сечения, стохастическая среда, сеточная аппроксимация, корреляционно-рандомизированные алгоритмы, корреляционный длина, перенос гамма-квантов, трудоемкость алгоритма.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 0251-2022-0002
Работа выполнена в рамках государственного задания ИВМиМГ СО РАН № 0251-2022-0002.
Поступила в редакцию: 28.04.2023
Исправленный вариант: 28.04.2023
Принята в печать: 19.10.2023
Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2024, Volume 64, Issue 2, Pages 314–325
DOI: https://doi.org/10.1134/S0965542524020088
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.642
Образец цитирования: Г. А. Михайлов, И. Н. Медведев, “Новые компьютерно-экономичные аппроксимации случайных функций для решения стохастических задач теории переноса”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 64:2 (2024), 337–349; Comput. Math. Math. Phys., 64:2 (2024), 314–325
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{MikMed24}
\by Г.~А.~Михайлов, И.~Н.~Медведев
\paper Новые компьютерно-экономичные аппроксимации случайных функций для решения стохастических задач теории переноса
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2024
\vol 64
\issue 2
\pages 337--349
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf11708}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S0044466924020118}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=71544528}
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2024
\vol 64
\issue 2
\pages 314--325
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0965542524020088}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf11708
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf/v64/i2/p337
    • 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