Литература
-
Dicke R.H..Coherence in spontaneous radiation processes. //Phys.Rev. - 1954. - v. 93. - p. 99-110.
-
Metropolis N., Ulam S. The Monte-Carlo method. –J. Amer. Statistical assoc., 1949, v.44, N247, p335-341.
-
Биндер Курт и др. Методы Монте-Карло в статистической физике: Пер.с англ. / Под ред. Г.И.Марчука, Г.А. Михайлова. – М.: Мир, 1982. –400с.
-
Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. – 13-е изд., исправленное. –М.: Наука, 1986. - 544с.
-
Бусленко Н.П. и др. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) / Под ред. Ю.А. Шрейдера. – М.: Изд-во «Физматлит», 1962. –331с.
-
Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для втузов. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Высш. школа, 1977.
-
Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб. пособие для студентов втузов. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Высш. школа, 1979г.
-
Гордеев и др. Ядерно-физические константы. – М.: Атомиздат, 1963.
-
Грошев А.В. и др. Атлас спектров гамма-лучей радиационного захвата тепловых нейтронов. – М.: Атомиздат, 1958.
-
Гульд Х., Тобочник Я. Компьютерное моделирование в физике: Пер. с англ. Т. 1,2. – М.: Мир, 1990.
-
Дьяконов В. VisSim+MathCAD+MATLAB. Визуальное математическое моделирование. – М: СОЛОН-Пресс, 2004. – 384с.
-
Ельяшевич А.М. Моделирование молекулярной динамики с помощью ЭВМ // Релаксационные явления в полимерах/ Под ред. Г.М.Бартенева, Ю.В. Зеленова. – Л.: Химия, 1972. – С. 297-303.
-
Ермаков С. М. Методы Монте-Карло и смежные вопросы. – М.: Наука, 1971.
-
Кац M. Статистическая независимость в теории вероятностей, анализе и теории чисел. – М:. Изд-во ин. лит., 1962. – 155с.
-
Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятностей (Серия теория вероятностей и математическая статистика). – М. 1974. – 120 с.
-
Краткий справочник инженера-физика. Ядерная физика. Атомная физика. /Сост. Н.Д.Федоров. – М.: Атомиздат, 1961. – 507 с.
-
Ленг.К. Астрофизические формулы. Руководство для физиков и астрофизиков. Ч 1-2. . – М.: Мир, 1978.
-
Маликов Р.Ф. Практикум по компьютерному моделированию физических явлений и объектов: Учеб. пособие. – Уфа : Изд-во БГПУ, 2004. -236с.
-
Маликов Р.Ф., Сулейманов Р.Р. Информатика классная и внеклассная: 2-е изд., перераб. и доп. – Уфа: Гилем, 2004. 365 с.
-
Математические методы для исследования полимеров / Под ред. И.М. Лифщица, А.М. Молчанова. – Пущино, 1982.
-
Методы Монте-Карло в физике и геофизике. Ученые записки. В.56 (Серия физических наук №1). / Под ред. И.Г.Дядькина.. – Уфа, Изд-во БашГУ, 1978. -322с.
-
Михайлов Г.А. Некоторые вопросы теории методов Монте-Карло. – М.: Наука, 1990. – 142с.
-
Могилев А.В., Пак Н.И., Хённер Е.К. Информатика: Учеб. пособие для студ. пед. вузов. /Под ред. Е.К.Хённера. – М.:, 1999. – 816с.
-
Поршнев С.В. Компьютерное моделирование физических систем с использованием пакета MathCAD. Учеб.пособие. – М.: Горячая линия –Телеком, 2004. -319с.
-
Прохоров Ю.В., Розанов Ю.В. Теория вероятностей. – М.: Наука, 1973.
-
Прусаков Г.М. Математические модели и методы в расчетах на ЭВМ. – М.: Физматлит, 1993. – 144с.
-
Рудерман С.Ю. Законы в мире случая. Т. 1. Теория вероятностей. Книга 1-2. Учеб. пособие / БашГУ. – Уфа, 2001.
-
Севастьянов Б.А. Курс теории вероятностей и математической статистики. – М.: Наука,1982.
-
Секей Г. Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике. – М.: Мир, 1990. – 240с.
-
Семененко М.Г.Математическое моделирование в MаthCAD. – М: Альтекс-А, 2003. -206с.
-
Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. – М.: Изд-во «Физматлит», 1973. –311с.
-
Тихонов А.Н., Костомаров Д.П. Вводные лекции по прикладной математике, 1984. – М.: Наука.- 190 с.
-
Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения.– М.: Мир., 1964. – Т.1. – 498с.
-
Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения.– М.: Мир., 1967. – Т.2. – 752с.
-
Ширяев А.Н. Вероятность. – М.: Изд-во МГУ, 1980г.
-
Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука: Пер. с англ. – М.: Мир, 1987.
-
Ремеев И.С. Математическое моделирование физических процессов: Учеб. пособ.. Изд-во БашГУ. – Уфа, 1996. – 72с.
-
ЕрмаковС.М., Некруткин В.В., Сипин А.С. Случайные процессы для решения классических уравнений математической физики. - М.: Наука, 1984. - 208 с.
-
Имитационное и статистическое моделирование: Практикум для студентов мат. и экон. спец. / В. И. Лобач, В. П. Кирлица, В. И. Малюгин, С. Н.Сталевская.- Мн. :БГУ, 2004. -189с.
1 Случайные величины часто обозначают строчными буквами греческого алфавита.
2 С.Ю.Рудерман
3 Предполагаем, что размеры пчелы по сравнению длиной доски намного малы.
4 Из курса лекций Ф.С.Насырова
5 Другие способы получения случайного числа изложены в книге «Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло)» / Под редакцией Ю.А. Шрейдера. – Изд-во «Физматлит», 1962. – с.331.
6 Иногда случайные величины в интервале [0,1] называют стандартной или базовой случайной величиной
7 Более подробно теорию преобразования случайных величин см. в книге И.М.Соболя [31], глава 2.
8 В этом параграфе будем следовать способу решения, описанному в работе [5].
9 В этом параграфе будем следовать способу решения, описанному в работе [26].
10 В этом параграфе будем следовать способу решения, описанному в работе [26].
11 Задача из работы [37]
- Глава I. Метод Монте-Карло и Понятия теории вероятностей
- Классификация вероятностно-статистических методов решения прикладных задач
- §1.2. Некоторые понятия и теоремы теории вероятностей
- Понятия теории вероятностей
- 1.2.2. Основные теоремы теории вероятностей 4
- Локальная теорема
- Интегральная теорема
- Закон Больших Чисел
- Центральная предельная теорема (цпт)
- Эта теорема носит название «Центральная предельная теорема» .
- 1.2.3. Оценка погрешности математического ожидания исследуемой величины
- 1.3. Генераторы, алгоритмы получения и преобразования случайных чисел
- 1.3.1. Получение случайных чисел с помощью случайного эксперимента
- 1.3.2. Алгоритмы получения псевдослучайных чисел 5
- 1.3.3. Понятие эталонной 6, случайной величины
- 1.3.4. Преобразование случайных величин 7
- 1.3.5. Генераторы псевдослучайных чисел на эвм
- 1.3.6. Использование таблицы дискретных случайных чисел
- 1.4. Недостатки и достоинства аналитических, приближенных методов решения математических задач, в том числе и метода Монте-Карло
- Глава II. Вероятностное моделирование математических задач
- 2.1. Общая теория решения системы линейных уравнений 8
- 2.2. Вычисление интегралов способом среднего
- Технология вычисления интеграла способом среднего
- Нахождение определенных интегралов способом «зонтика» Неймана
- 4. Задания на моделирование
- 2.4. Вычисление значения числа
- 2.5. Решение уравнений эллиптического типа (задача Дирихле)
- Глава III. Имитационное моделирование физических процессов и явлений
- 3.1. Имитационное моделирование задач нейтронной физики
- 3.1.1. Задача имитационного моделирования прохождения нейтронов через пластинку
- 3.1.2. Моделирование сорта ядра и вида взаимодействия нейтрона с ядром
- 3.1.3. Решение задачи розыгрыша типа взаимодействия и сорта ядра имитационным моделированием
- 1. Вычисление микросечений водорода
- 2. Вычисление микросечений кислорода
- 3. Вычисление микросечений бора
- 4. Вычисление полного микросечения
- 5.Розыгрыш сорта ядра
- 6. Розыгрыш типа взаимодействия
- 7.Определение полного макросечения
- 3.1.4. Определение направления и энергии частиц после рассеяния
- 3.1.5. Моделирование длины свободного пробега
- 3.1.6. Имитационное моделирование траектории движения нейтронов через пластинку (двухмерный случай)
- 5. Задания на моделирование:
- 3.2. Имитационное моделирование прохождения
- 6. Задания на моделирование:
- 7. Результаты моделирования
- 3.3. Имитационное моделирование распространения упругих волн в пористых средах (задача геофизики)
- Результаты моделирования
- 3.4. Имитационное моделирование явления спонтанного излучения атомов
- 3. Задания на моделирование:
- Моделирование явления спонтанного излучения многоатомной системы (сверхизлучения Дике)
- 2. Задания на моделирование:
- Глава IV. Методы компьютерного моделирования в термодинамике
- 4.1. Метод молекулярной динамики
- 6. Задания на моделирование:
- 7. Результаты моделирования
- 4.2. Метод броуновской динамики
- 2. Алгоритм метода броуновской динамики
- 3. Расчет макроскопических параметров
- 4. Задания на моделирование:
- 4. 3. Имитационный метод моделирования броуновских траекторий
- Литература