Bayesian methodsBayesian / computational

محاكاة مونت كارلو الديناميكية

محاكاة مونت كارلو الديناميكية (DMC) هي طريقة حسابية تتتبع التطور الزمني العشوائي لنظام عن طريق سحب تسلسلات أحداث عشوائية مرجحة بمعدلات الانتقال. على عكس أخذ عينات مونت كارلو الثابتة للتوزيعات المتوازنة، تقوم DMC بتقديم ساعة بشكل صريح، مما يجعلها مناسبة للظواهر الحركية والتفاعلية والزمنية التي يكون فيها تسلسل وتوقيت الأحداث مهمًا.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Bortz, A. B., Kalos, M. H., & Lebowitz, J. L. (1975). A new algorithm for Monte Carlo simulation of Ising spin systems. Journal of Computational Physics, 17(1), 10–18. DOI: 10.1016/0021-9991(75)90060-1
  2. Gillespie, D. T. (1977). Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions. The Journal of Physical Chemistry, 81(25), 2340–2361. DOI: 10.1021/j100540a008

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bayesian/dynamic-monte-carlo-simulation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateDynamic Monte Carlo Simulation (Dynamic Monte Carlo Simulation). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/bayesian/dynamic-monte-carlo-simulation · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026