ScholarGate
Asistent
Process / pipelineNumerical integration

Vegas Monte Carlo

VEGAS je adaptivní Monte Carlo algoritmus pro numerickou integraci vícerozměrných funkcí, zvláště užitečný pro vysokodimenzionální integrály běžné ve výpočtech částicové fyziky. Adaptivním zpřesňováním vzorkovací distribuce, aby se body koncentrovaly v oblastech s vysokým příspěvkem, VEGAS dramaticky zlepšuje efektivitu integrace ve srovnání s naivním Monte Carlem.

Otevřít v MethodMindJiž brzyApply, compare, get guidance
Tools & resources
Stáhnout prezentaci
Learn & explore
VideoJiž brzy

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Mapa metod

Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

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

Která metoda?

Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.

Porovnat vedle sebe

Odkazuje sem

ScholarGateVegas Monte Carlo (VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration). Získáno 2026-06-17 z https://scholargate.app/cs/particle-physics/vegas-monte-carlo · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026