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

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: min@osmf.sscc.ru

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: m.gurko@g.nsu.ru 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