Научная статья на тему 'Об использовании приближенного алгоритма моделирования распределения Пуассона (с использованием стандартной нормальной случайной величины)'

Об использовании приближенного алгоритма моделирования распределения Пуассона (с использованием стандартной нормальной случайной величины) Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
12
5
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 «Об использовании приближенного алгоритма моделирования распределения Пуассона (с использованием стандартной нормальной случайной величины)»

50

Численное статистическое моделирование и методы Монте-Карло

coagulation equation with random coefficients. For this purpose, we use a double randomization method as well as a splitting method in order to reduce the computational costs of the algorithms.

This work was supported by the state contract with ICMMG SB RAS (0315-2019-0002). References

1. Burmistrov A., Korotchenko M. Double Randomization Method for Estimating the Moments of Solution to Vehicular Traffic Problems with Random Parameters // RJNAMM. 2020. V. 35, N 3. P. 143-152.

2. Burmistrov A. V., Korotchenko M. A. Weight Monte Carlo algorithms for estimation and parametric analysis of the solution to the kinetic coagulation equation // Num. Analysis and Appl. 2014. V. 7, N 2. P. 104-116.

3. Burmistrov A., Korotchenko M. Double randomization method for estimating the moments of solution to the coagulation equation // Marchuk Scientific Readings-2021: Abstracts of the Intern. conf., October 4-8, 2021. Novosibirsk: Institute of comput. mathematics and mat. geophysics SB RAS, 2021. P.68-69.

Об использовании приближенного алгоритма моделирования распределения Пуассона (с использованием стандартной нормальной случайной величины)

Д. И. Вотинцева2, И. Н. Медведев1,2

хИнститут вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

2Новосибирский государственный университет

Email: [email protected]

DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-00-51

В докладе представлено численное исследование статистической погрешности и эффективности использования приближенного алгоритма моделирования распределения Пуассона (с использованием стандартной нормальной случайной величины) по сравнению со стандартными точными алгоритмами для больших значений параметра Пуассона.

Работа выполнена в рамках государственного задания ИВМиМГ СО РАН № 0251-2021-0002. Список литературы

1. Medvedev, I. N., Mikhailov, G. A. New correlative randomized algorithms for statistical modelling of radiation transfer in stochastic medium // RJNAMM. 2021. V. 36, No 4. P. 219-225.

Сравнительный анализ быстродействия различных комбинаций алгоритмов моделирования траектории фотонов методом Монте-Карло в задачах ядерной медицины

М. А. Гурко

Институт теоретической и прикладной механики СО РАН Новосибирский государственный университет Email: [email protected] DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-00-52

Задача переноса излучения является неотъемлемой частью имитационных исследований таких методов ядерной медицины как Позитронная Эмиссионная Томография (ПЭТ) и Однофотонная Эмиссионная Компьютерная Томография (ОФЭКТ). Метод Монте-Карло зарекомендовал себя как метод, позволяющий получать результаты, приближенные к клиническим. Основным недостатком метода Монте-Карло является его относительно низкое быстродействие по сравнению с другими численными методами, поэтому вопрос подбора наиболее эффективных алгоритмов под конкретные задачи является актуальным.

В данном исследовании был проведен сравнительный анализ быстродействия различных комбинации алгоритмов моделирования траектории фотонов в имитационных исследованиях методов ядерной

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.