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第三章介观尺度MonteCarlo方法
第三章介观尺度MonteCarlo方法
材料设计优化与生物医用材料研究室
目录
MonteCarlo方法简介
Potts模型MonteCarlo方法的应用
课堂思考题
材料设计优化与生物医用材料研究室
材料设计优化与生物医用材料研究室
(RaabeD,计算材料学,北京,化学工业出版社,2002)
模拟计算方法
介观至宏观尺度:有限元法、边界元法
有限差分法、离散单元法
微观至介观尺度:Potts模型MonteCarlo方法
相场动力学方法(Phase-fieldmodel)
元胞自动机方法(CellAutomation)
表面演化法(Surfaceevolver)
顶点法(Vertexmodel)
纳观至微观尺度:分子动力学方法
MonteCarlo方法
材料设计优化与生物医用材料研究室
一MonteCarlo方法简介
•1.蒙特卡罗(MonteCarlo)方法
这一方法作为一种模拟工具,其系统发展始于1944年。冯.诺伊曼
(J.von.Neumann)、N.Metropolis、乌拉姆(S.Ulam)在其参加的“曼哈顿计
划”研究时引入了蒙特卡罗方法,他们用其模拟了中子在可裂变材料中
的无相关空间扩散(即无规行走问题)。同时迈耶(J.E.Mayer)也独立的
提出了一种类似的数值方法,通过非权重随机抽样过程用其计算积分问
题。人们认识到确定性问题可以通过恰当的概率模型来很容易的解决。
MonteCarlo模拟通常是采用无相关随机数进行大量的计算机实验。
鉴于大量运用随机抽样,MonteCarlo方法的发展是与计算机技术的进
步密切相关的。
.
(RaabeD,计算材料学,北京,化学工业出版社,2002)
蒙特卡罗方法概述:
一种随机模拟(randomsimulation)方法,有时也称作随
机抽样(randomsampling)技术或统计实验(statistical
testing)方法。以概率和统计理论方法为基础的一种计算
方法,是使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多
计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联
系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近
似解。
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1777年比丰针问题
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•从表中数据可以看到,一直到公元20世纪初期,尽管实验次数数以千
计,利用蒙特卡罗方法所得到的圆周率,还是达不到公元5世纪祖冲
之的推算精度。这可能是传统蒙特卡罗方法长期得不到推广的主要原
因。
•计算机技术的发展,使得蒙特卡罗方法得到快速的普及。现代的蒙特
卡罗方法,已经不必亲自动手做实验,而是借助计算机的高速运转能
力,使得原本费时费力的实验过程,变成了快速和轻而易举的事情。
它不但用于解决许多复杂的科学方面的问题
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•基本思想:
当所求解问题是某种随机事件出现的概率,或
者是某个随机变量的期望值时,通过某种“实验”
的方法,以这种事件出现的频率估计这一随机事
件的概率,或者得到这个随机变量的某些数字特
征,并将其作为问题的解。
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