Монте-Карло метод

Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний) — это численный метод решения математических или физических и химических задач при помош и моделирования случайных величин путем многократных случайных испытаний, проводимых [c.240]

Монте-Карло метод 2/301 3/214,215 [c.655]

Бурный прогресс вычислительной техники привел к возникновению ряда новых численных методов, одним из которых является метод Монте-Карло (метод статистических испытаний) [205, 206]. Рассмотрим вкратце основные аспекты метода Монте Карло и его применимость к задачам физической и химической кинетики. [c.183]

Сложшш и трудоемким этапом расчета является определение обобщенных угловых коэффициентов. Для расчета их разработаны специальные алгоритмы, основанные на методе Монте - Карло (методе статистических испытаний) /79, 8Q/. [c.178]

Бурный прогресс вычислительной техники привел к возникновению ряда новых численных методов, одним из которых является метод Монте-Карло (метод статистических исиытаний). Достаточно подробное описание областей применения и приемов, используемых в этом методе, можно найти в работах 12—4]. Остановимся кратко на основных аспектах метода Монте-Карло и вопросах его применимости к задачам физической и химической кинетики. [c.179]

Для определения обобщенных и разрешающих ушовых коэффициентов излучения в настоящее время применяются такие эффективные математические методы, как метод Монте-Карло, метод квадратур Гаусса. В работах Уральского государственного технического университета - УПИ (под руководством В. Г. Лисиенко) при анализе процессов теплообмена в пламенных печах зональным методом использовался метод Монте-Карло для определения обобщенных ушовых коэффициентов, а разрешающие угловые коэффициенты находят решением системы линейных уравнений. Для учета селективных свойств излучающих сред в комплексе с селективными свойствами поверхностей были предложены селективно-серые модели спектров излучения газов [5.9, 5.10,5.20]. [c.397]

Напомним, что основные приближения при расчетах состояли в следующем допущение об аддитивности парных взаимодействий, суперпозиционное приближение, использование потенциала парного взаимодействия в форме (XIII.70). Сопоставляя результаты расчетов, сделанных при указанных допущениях, только с данными опыта, трудно сказать, какую роль играет каждое из этих допущений в отдельности и в какой мере ошибка обусловлена суперпозиционным приближением. Что последнее не является достаточно точным, показали более поздние работы, в которых функция д (г) рассчитывалась с помощью диаграммного разложения (но в предположении аддитивности взаимодействий) и было получено лучшее согласнее опытом, чем при использовании суперпозиционного приближения. Кроме того, и результаты расчетов, проведенных численными методами (метод Монте-Карло, метод молекулярной динамики), в которых практически никаких приближений, кроме приближения о характере межмолекулярных взаимодействий, не используется, показали, что суперпозиционное приближение вносит значительную ошибку в рассчитанные величины термодинамических функций при больших плотностях системы. В работах последних лет для жидкостей и плотных газов используются, главным образом, методы диаграммного разложения и численные методы. [c.419]

Краткий курс физической химии (1979) -- [ c.214 ]

Компьютеры в аналитической химии (1987) -- [ c.392 ]

Компьютеры Применение в химии (1988) -- [ c.0 ]

Практическая химия белка (1989) -- [ c.573 , c.576 , c.580 ]

Математическая теория процессов переноса в газах (1976) -- [ c.474 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология