ScholarGate
Асистент
Process / pipelineNumerical integration

VEGAS Монте Карло

VEGAS е адаптивен Монте Карло алгоритъм за числено интегриране на многомерни функции, особено полезен за високомерни интеграли, често срещани в изчисленията във физиката на елементарните частици. Чрез адаптивно прецизиране на разпределението на семплирането за концентриране на точки в области с висок принос, VEGAS драматично подобрява ефективността на интегрирането в сравнение с наивния Монте Карло.

Отворете в MethodMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Изтегляне на слайдове
Learn & explore
ВидеоСкоро

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Lepage, G. P. (1978). A new algorithm for adaptive multidimensional integration. Journal of Computational Physics, 27(2), 192–203. DOI: 10.1016/0021-9991(78)90004-9
  2. Lepage, G. P. (1980). VEGAS: an adaptive multidimensional integration program. Cornell University preprint CLNS-80/447. link
  3. Nagy, M., & Nagy, I. (2005). Application of VEGAS integration algorithm for calculation of penetration depth in superconductors. Journal of Physics: Condensed Matter, 17(39), 6131. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/particle-physics/vegas-monte-carlo

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго

Цитиран в

ScholarGateVegas Monte Carlo (VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration). Извлечено на 2026-06-17 от https://scholargate.app/bg/particle-physics/vegas-monte-carlo · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026