Vegas Monte Carlo
VEGAS er en adaptiv Monte Carlo-algoritme til numerisk integration af multidimensionelle funktioner, særligt nyttig for højdimensionelle integraler, der er almindelige i partikelfysikberegninger. Ved adaptivt at forfine samplingfordelingen for at koncentrere punkter i regioner med høj bidrag, forbedrer VEGAS dramatisk integrationseffektiviteten sammenlignet med naiv Monte Carlo.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Metodekort
Nabolaget af beslægtede metoder — vælg en knude for at udforske.
Kilder
- 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 ↗
- Lepage, G. P. (1980). VEGAS: an adaptive multidimensional integration program. Cornell University preprint CLNS-80/447. link ↗
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration. ScholarGate. https://scholargate.app/da/particle-physics/vegas-monte-carlo
Hvilken metode?
Stil denne metode ved siden af dens nærmeste slægtninge, og læs dem side om side — biblioteket lægger bøgerne på bordet; valget er dit.
- Feynman-diagramPartikelfysik↔ sammenlign
- Matrix Element MetodenPartikelfysik↔ sammenlign
- PDF-tilpasningPartikelfysik↔ sammenlign
Refereret af
Similar methods
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →