Speaker
Description
В докладе представлена новая [1] 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.
Исследование выполнено в рамках государственного задания ИВМиМГ СО РАН № FWNM-2022-0002.
Литература
[1] Mikhailov, G.A., Medvedev, I.N. New Computer Efficient Approximations of Random Functions for Solving Stochastic Transport Problems. Comput. Math. and Math. Phys. 64, 314–325 (2024). https://doi.org/10.1134/S0965542524020088
| Секция конференции | Численное статистическое моделирование и методы Монте-Карло |
|---|
