Biasing Parameter Limits for Synergistic Monte Carlo in Deep-Penetration Calculations
Biasing Parameter Limits for Synergistic Monte Carlo in Deep-Penetration Calculations
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深度渗透计算中协同蒙特卡罗的偏置参数限制
DOI：
10.13182/nse86-a18611
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发表时间：
1986
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
H. Gupta
中科院分区：
文献类型：
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作者：
S. R. Dwivedi;H. Gupta
深穿透问题的Monte Carlo方案，其中运输和碰撞内核都有偏协同，导致最小方差。获得适当的偏置参数仍然是一个问题。对于偏置参数的某些值，即使在非常简单的问题中，方差也可能是无限的。利用统计误差预报的矩方程，得到了临界偏置参数。在简单的一维均匀屏蔽问题中，当偏置参数大于临界参数时，会导致二阶矩无界。提供了可以帮助避免偏置参数的不良选择的处方。
The Monte Carlo scheme for deep-penetration problems, where both transport and collision kernels are biased synergistically, leads to minimum variance. Obtaining a proper biasing parameter is still a problem. For certain values of biasing parameter, the variance could be infinite even in a very simple problem. Using moment equations of statistical error prediction, a critical biasing parameter is obtained. A biasing parameter greater than the critical parameter may lead to an unbounded second moment in a simple one-dimensional homogeneous shield problem. A prescription is provided that may help to avoid a poor selection of the biasing parameter.