AMC-SS Self-Optimized Monte Carlo Methods for Radiative Transport

用于辐射传输的 AMC-SS 自优化蒙特卡罗方法

基本信息

  • 批准号:
    0712853
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.38万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2007-07-01 至 2009-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Monte Carlo (MC) methods were developed more than sixty years ago in order to investigate the transport of neutrons through fissionable assemblies of nuclear material. In the intervening years, their use has grown dramatically and they now provide a 'gold standard' of computational support for many other important problems of science and engineering that are modeled using the radiative transport equation. Examples in biomedicine alone include modeling light-tissue interactions in heterogeneous tissue systems and establishing reliable radiation therapy plans for cancer patients based on accurate dosimetry. Because of their importance in these and many other applications, MC simulations account for a significant fraction of all computer time used worldwide and for well over 50% of supercomputer expenses in the United States alone.Over the years many significant improvements in the MC method have been suggested and adopted but few fundamental advances have been made. This project proposes such an advance by developing novel MC algorithms that accelerate the convergence of the MC method through the introduction of a learning mechanism into the algorithm. When executed correctly, this adaptive learning mechanism causes a 'snowballing' increase in computational efficiency (technically, an exponentially increased convergence rate) that enables computations with the new algorithms to be completed in seconds that would require years and even centuries of conventional MC simulation on the same computer platform. The theoretical principles involved in this work have been understood for at least a decade and implementations on 'simple' problems have produced astonishing efficiency gains. However, when attempted on more complex problems, the computational advantage breaks down because of increases in computational complexity. The methods to be developed in this project circumvent these difficulties by narrowing the computations to only their most essential components. In doing this, the new algorithms sacrifice unlimited accuracy in representing the RTE solution throughout the system for very high precision in a much smaller number of quantities that represent just the system 'measurables'. The basic theory underlying these new methods and their application on 'model' transport problems will be investigated in this initial year of funding.
蒙特卡罗(MC)方法是六十多年前发展起来的,目的是研究中子通过核材料裂变组件的输运。 在此期间的几年里,他们的使用已经显着增长,他们现在提供了一个“黄金标准”的计算支持的许多其他重要的科学和工程问题,使用辐射输运方程建模。 仅生物医学领域的例子就包括在异质组织系统中建模光-组织相互作用,以及基于准确的剂量测定为癌症患者建立可靠的放射治疗计划。 由于它们在这些和许多其他应用中的重要性,MC模拟占全球所有计算机时间的很大一部分,仅在美国就占超级计算机费用的50%以上。 该项目提出了这样一个进步,通过开发新的MC算法,通过引入学习机制到算法中,加速MC方法的收敛。 当正确执行时,这种自适应学习机制会导致计算效率的“滚雪球”增加(技术上,指数级增加的收敛速度),使新算法的计算能够在几秒钟内完成,而这需要在同一计算机平台上进行数年甚至数世纪的传统MC模拟。这项工作所涉及的理论原理已经被理解了至少十年,并且在“简单”问题上的实现已经产生了惊人的效率提升。 然而,当尝试在更复杂的问题,计算优势打破,因为在计算复杂性的增加。 在这个项目中开发的方法通过将计算范围缩小到最基本的组成部分来规避这些困难。 在这样做时,新算法牺牲了在整个系统中表示RTE解决方案的无限准确性,以在仅表示系统“可测量”的数量少得多的数量中获得非常高的精度。 这些新方法的基本理论及其在“模型”运输问题上的应用将在第一年的资助中进行研究。

项目成果

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    $ 11.38万
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  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 11.38万
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  • 资助金额:
    $ 11.38万
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    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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知道了