Научная статья на тему 'Использование метода Монте-Карло и вычислительного вероятностного анализа в задачах численного моделирования с неопределенностями в данных'

Использование метода Монте-Карло и вычислительного вероятностного анализа в задачах численного моделирования с неопределенностями в данных Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
24
4
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Использование метода Монте-Карло и вычислительного вероятностного анализа в задачах численного моделирования с неопределенностями в данных»

Секция 2

51

медицины. За основу был взят метод определения расстояния до пересечения с геометрическими фигурами (Ray Tracing) и в качестве альтернативы использовался метод построения поля кратчайших расстояний до объектов (Sphere Tracing) [1]. Данные методы комбинировались с методом максимального сечения (Woodcock Tracking) и его модификациями [2, 3].

Список литературы

1. Hart, J. C. 1996. Sphere tracing: a geometric method for the antialiased ray tracing of implicit surfaces. The Visual Computer 12, 527-545. https://doi.org/10.1007/s003710050084.

2. Antyufeev, V. S. 2015. Mathematical verification of the Monte Carlo maximum cross-section technique // Monte Carlo Methods and Applications 21. URL: https://doi.org/10.1515/mcma-2015-0106.

3. Rehak, J. S., Kerby, L. M., DeHart, M. D., Slaybaugh, R. N. 2019. Weighted delta-tracking in scattering media. Nuclear Engineering and Design 342, 231-239. URL: https://doi.org/10.1016/j.nucengdes.2018.12.006.

Использование метода Монте-Карло и вычислительного вероятностного анализа в задачах численного моделирования с неопределенностями в данных

Б. С. Добронец, О. А. Попова Сибирский федеральный университет Email: bdobronets@yandex.ru DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-00-53

В работе рассмотрено совместное использование вычислительного вероятностного анализа (ВВА) и метода Монте-Карло в задачах численного стохастического моделирования с неопределенностями во входных данных. Подход основан на использовании вероятностных расширений. В результате процесс моделирования представляется гибридной схемой, где часть вычислений осуществляется на основе ВВА, а часть методом Монте-Карло. Показывается, что применение ВВА для ряда задач позволяет значительно сократить время вычислений [1]. Приводится численный пример решения систем линейных алгебраических уравнений со случайными коэффициентами.

Список литературы

1. Добронец Б. С., Попова О. А. Вычислительный вероятностный анализ: модели и методы Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2020.

Статистические оценки потоков излучения на фотоприемной матрице навигационной системы посадки самолетов

Е. Г. Каблукова1, В. Г. Ошлаков2, С. М. Пригарин1,3

1Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

2Институт оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН

3Новосибирский государственный университет

Email: kablukovaE@sscc.ru

DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-00-54

Методом Монте-Карло построены оценки потока излучения, приходящего на фотоприемную матрицу летательного аппарата (ЛА) навигационной системы. При работе навигационной системы посадки самолетов лазерный луч системы навигации совпадает по направлению с глиссадой. Два фотоприемных блока, размещенных на ЛА на базовом расстоянии от изображений луча, определяют положение глиссады в системе координат самолета, что позволяет скорректировать положение точки касания взлетно-посадочной полосы в условиях плохой видимости. В этом случае актуальной является задача оценки

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.