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A Functional Monte Carlo Method for k-Eigenvalue Problems

机译:k特征值问题的函数蒙特卡罗方法

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摘要

In Monte Carlo simulations of k-eigenvalue problems for optically thick fissile systems with a high dominance ratio, the eigenfunction is often poorly estimated because of the undersampling of the fission source. Although undersampling can be addressed by sufficiently increasing the number of particles per cycle, this can be impractical in difficult problems. Here, we present a new functional Monte Carlo (FMC) method that minimizes this difficulty for many problems and yields a more accurate estimate of the k-eigenvalue. In the FMC method, standard Monte Carlo techniques do not directly estimate the eigenfunction; instead, they directly estimate certain nonlinear functional s that depend only weakly on the eigenfunction. The functionals are then used to more accurately estimate the k-eigenfunction and the eigenvalue. Like standard Monte Carlo methods, the FMC method has only statistical errors that limit to zero as the number of particles per cycle and the number of cycles become large. We provide numerical results that illustrate the advantages and limitations of the new method.
机译:在具有高支配率的光学厚度的裂变系统的k本征值问题的蒙特卡洛模拟中,由于裂变源的欠采样,常常无法很好地估计本征函数。尽管可以通过充分增加每个循环的粒子数来解决欠采样问题,但这在棘手的问题中可能不切实际。在这里,我们提出了一种新的功能性蒙特卡洛(FMC)方法,该方法可将许多问题的难度降至最低,并能更准确地估算k特征值。在FMC方法中,标准的蒙特卡洛技术不能直接估计本征函数。取而代之的是,他们直接估计仅弱依赖于本征函数的某些非线性函数。然后将这些函数用于更准确地估计k特征函数和特征值。像标准的蒙特卡洛方法一样,FMC方法仅具有统计误差,当每个循环的粒子数和循环数变大时,统计误差将限制为零。我们提供的数值结果说明了新方法的优点和局限性。

著录项

  • 来源
    《Nuclear science and engineering》 |2008年第2期|p.107-126|共20页
  • 作者

    Edward W. Larsen; Jinan Yang;

  • 作者单位

    University of Michigan Department of Nuclear Engineering and Radiological Sciences Ann Arbor, Michigan 48109-2104;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 原子能技术;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 00:44:13

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