Monte Carlo Principles and Neutron Transport Problems

Monte Carlo Principles and Neutron Transport Problems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Dover Books on Mathematics
作者:Jerome Spanier
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:2008-2
价格:$ 16.89
装帧:Pap
isbn号码:9780486462936
丛书系列:
图书标签:
  • Monte Carlo
  • Neutron Transport
  • Nuclear Physics
  • Radiation Transport
  • Computational Physics
  • Statistical Methods
  • Reactor Physics
  • Nuclear Engineering
  • Particle Transport
  • Simulation
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具体描述

This two-part treatment introduces the general principles of the Monte Carlo method within a unified mathematical point of view, applying them to problems in neutron transport. It describes several efficiency-enhancing approaches, including the method of superposition and simulation of the adjoint equation based on reciprocity.

The first half of the book presents an exposition of the fundamentals of Monte Carlo methods, examining discrete and continuous random walk processes and standard variance reduction techniques. The second half of the text focuses directly on the methods of superposition and reciprocity, illustrating their applications to specific neutron transport problems. Topics include the computation of thermal neutron fluxes and the superposition principle in resonance escape computations.

模拟之魅:计算科学中的随机性与优化 本书简介 本书深入探讨了计算科学领域中一个至关重要且影响深远的分支——基于随机抽样的数值方法。它并非聚焦于特定物理问题的求解,而是着眼于构建和理解那些能够利用概率论和统计学原理来逼近复杂系统解集的通用框架。全书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和广泛的应用视角,理解如何通过精心设计的随机过程来解决那些解析方法难以企及的数学难题。 第一部分:随机数生成与基础理论 本书伊始,我们首先审视了随机性在计算科学中的基石:高质量随机数的生成。一个可靠的随机数生成器是所有蒙特卡洛方法的先决条件。我们将详细解析伪随机数生成器(PRNGs)的数学结构,包括线性同余生成器(LCGs)、梅森旋转算法(Mersenne Twister)的原理及其在保证序列周期性和统计均匀性方面的挑战。随后,内容将延伸至准随机数序列,探讨低差异序列(如Sobol序列和Halton序列)如何通过系统化的点集分布来加速收敛,特别是在高维积分问题中的优势。 理论基础部分,重点阐述了概率密度函数(PDF)的采样技术。从最基本的逆变换法(Inverse Transform Sampling)到更复杂的接受-拒绝法(Acceptance-Rejection Method),我们将分析每种方法的适用范围、效率及其内在的局限性。书中还会深入讲解如何利用马尔可夫链理论来构建马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,这是处理高维复杂分布采样的核心工具。特别会详细剖析Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样器的工作机制、收敛诊断标准以及在实践中如何选择合适的“随机游走”参数以确保高效探索状态空间。 第二部分:蒙特卡洛积分与误差分析 蒙特卡洛方法最直接且影响最大的应用之一是对高维积分的求解。本书将系统地介绍标准蒙特卡洛积分(Simple Monte Carlo Integration)的原理,即通过随机点的平均值来估计期望值。我们将严格推导中心极限定理在积分估计中的应用,并清晰界定估计值的收敛率——这是其区别于确定性数值积分方法(如牛顿-柯特斯公式或高斯求积)的关键特征。 更进一步,本书将重点介绍方差缩减技术,这是提升蒙特卡洛计算效率的核心所在。我们会详尽讨论以下关键技术: 1. 重要性采样(Importance Sampling):探讨如何选择一个与被积函数“相似”的提议分布(Proposal Distribution)来显著降低估计量的方差。书中将包含如何利用先验信息来优化提议分布的数学推导,并分析“次优”提议分布带来的负面影响。 2. 控制变量法(Control Variates):解释如何利用一个已知精确积分值的辅助函数来线性修正原始估计值,从而减少估计误差。 3. 分层采样(Stratified Sampling):描述如何通过将积分区域划分为子区域并分别进行独立采样,来实现比简单随机采样更优的精度。 对误差的严谨分析贯穿始终。读者将学会如何计算和解释估计值的标准误差、置信区间,并理解收敛速度对计算资源需求的实际影响。 第三部分:随机模拟在优化问题中的应用 本书的第三部分将目光投向利用随机性解决优化难题。优化问题,特别是那些涉及非凸、高维或噪声环境的场景,往往对传统梯度下降法构成巨大挑战。 模拟退火(Simulated Annealing, SA) 作为一种启发式搜索算法,将受到深入剖析。我们将从热力学过程的类比出发,构建其数学模型,详细解释“退火时间表”的设计原则——即温度参数如何随时间演化,以平衡全局探索与局部收敛。书中将论证SA如何在一定概率下逃离局部最优解,并最终收敛到全局最优区域。 此外,遗传算法(Genetic Algorithms, GAs) 和其他进化计算方法也会被介绍。我们将探讨这些受自然选择启发的算法如何通过种群、选择、交叉和变异操作来迭代改进解的质量。书中会对比SA和GA在不同类型优化景观(如平坦、崎岖或多峰景观)上的性能特点。 第四部分:高级应用与计算范式 最后,本书将探讨一些更前沿和特定领域的应用范式,展示蒙特卡洛思想的普适性。 我们将讨论序列蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC) 方法,也称为粒子滤波(Particle Filtering)。这是一种用于估计状态空间模型中动态系统状态的强大工具,广泛应用于目标跟踪、机器人定位和经济时间序列分析。书中会详细解析权重更新、重采样(Resampling)策略以及不同重采样技术(如系统重采样、指数级重采样)对粒子贫化(Particle Degeneracy)问题的缓解作用。 最后,我们将简要回顾蒙特卡洛方法在解决特定工程和科学问题中的潜力,例如在金融工程中进行路径依赖期权定价,或在系统可靠性分析中评估复杂系统的故障概率。本书旨在培养读者将随机性视为强大工具而非障碍的思维模式,从而能够设计出高效、稳健的数值算法来应对现代科学与工程中的复杂挑战。全书强调理论的严谨性与实际实现的细节相结合,确保读者不仅理解“为何”有效,更能掌握“如何”高效实施。

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用户评价

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从排版和内容组织上看,这部作品展现了极高的专业水准。索引的详尽程度和公式的标注清晰度都达到了顶级学术著作的标准。然而,其最吸引我的地方在于其对“不确定性量化”的执着。在许多模拟领域,结果的数值往往被当作绝对真理,但本书却花费大量篇幅强调了统计误差的来源、传播路径以及如何通过更优的采样策略来控制它们。这种对量化不确定性的坚持,反映了作者对科学严谨性的不懈追求。书中关于多群扩散理论与蒙特卡洛方法的耦合策略的讨论,尤其体现了其综合性和前瞻性,它清晰地指明了未来数值模拟工具的发展方向——即如何高效地结合确定性方法和随机性方法的优势。它强迫读者跳出单一方法的舒适区,去拥抱更宏大、更精确的模拟范式。

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这部著作无疑是核物理研究领域的一座里程碑,它以一种近乎百科全书式的广度和深度,系统性地梳理了蒙特卡洛方法在处理复杂中子输运问题时的理论基础与实际应用。书中对随机数生成、误差估计以及收敛性分析的探讨尤为精妙,绝非流于表面的介绍,而是深入到了算法设计的核心。我记得其中一个章节详细阐述了如何利用方差约减技术,如重要性抽样和分步估计,来大幅提高模拟的计算效率,这对于解决那些计算资源密集型的大型反应堆模拟至关重要。作者在介绍具体模型时,并没有简单地堆砌公式,而是巧妙地将数学严谨性与物理直观性结合起来,使得即便是初次接触这类复杂数值方法的读者也能逐步建立起清晰的认知框架。特别值得称赞的是,书中还穿插了许多历史性的案例分析,展示了该方法是如何一步步演进,并成功解决了一系列现实工程难题,这使得阅读过程充满了探索的乐趣,远超一本单纯的技术手册的范畴。

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读完这本书,我深刻体会到作者对物理图景的精准把握,这使得原本晦涩的统计物理和辐射场理论变得异常生动起来。它不只是告诉我们“如何计算”,更重要的是解释了“为什么是这样算”。例如,书中关于中子与物质相互作用截面的统计描述,以及如何将连续的物理过程离散化为可执行的马尔可夫链,其论证逻辑之严密令人叹服。我特别欣赏作者在处理各向异性散射问题时的细腻处理,这在很多简化模型中往往被草率带过,但在这里却得到了详尽的数学建模和数值验证。这本书的难度曲线设置得非常平滑,前半部分奠定了坚实的数学和统计学基础,而后半部分则迅速转向了前沿的课题,比如时间依赖性输运、伴随方法在灵敏度分析中的应用,这种循序渐进的设计,确保了读者能够稳健地迈入高级研究领域,而不是在初始阶段就被复杂的数学符号劝退。

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这本书的叙事风格非常具有启发性,它不像某些教科书那样冷峻,反而带有强烈的“工匠精神”。作者似乎在引导我们进行一次深入的思维实验,每当我们提出一个计算上的难题时,书中总能立刻提供一个基于统计物理的优雅解决方案。我尤其喜欢它在讨论数值实现细节时的坦诚,例如,它并未回避特定算法在特定几何构型下可能出现的数值不稳定性,并且提供了实用的规避策略。对于那些希望将理论知识转化为实际工程代码的工程师或研究人员来说,书中对代码结构和数据组织的一些建议简直是金玉良言。它成功地搭建了理论物理学家与应用数学家之间的桥梁,让跨学科合作变得更为顺畅。总而言之,这本书的价值在于其提供的不仅仅是知识点,而是一种解决问题的完整方法论和思维模式。

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我发现这本书的独特魅力在于它对历史脉络的梳理,仿佛在讲述一个关于人类如何“驯服随机性”的史诗故事。它回顾了早期计算方法在处理中子临界性问题时遇到的瓶颈,进而展示了蒙特卡洛方法如何提供了一种绕过这些解析困难的强大工具。书中关于“粒子生存与死亡”这一核心概念的阐述,通过形象的比喻,极大地降低了初学者的理解门槛。更进一步,作者没有止步于基础,而是深入探讨了高能物理中涉及到的粒子产生和衰变过程在蒙特卡洛框架下的建模,这使得本书的适用范围远远超出了传统的反应堆物理范畴。它是一部既能让新手建立起稳固基石,又能让资深专家温故而知新、发现新思路的宝典,其知识的密度和广度,使其成为我个人资料库中不可或缺的核心参考资料。

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