ScholarGate
Асистент
Bayesian methodsBayesian / computational

Динамична симулация по метода на Монте Карло

Динамичната симулация по метода на Монте Карло (DMC) е изчислителен метод, който проследява стохастичното времево развитие на една система чрез генериране на случайни последователности от събития, претеглени спрямо скоростите на преход. За разлика от статичното вземане на извадки по метода на Монте Карло от равновесни разпределения, DMC изрично напредва часовник, което го прави подходящ за кинетични, реакционни и времево-зависими явления, при които последователността и времето на събитията имат значение.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

Източници

  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

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/bayesian/dynamic-monte-carlo-simulation · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026