ScholarGate
עוזר
Process / pipelineNumerical integration

וגאס מונטה קרלו

VEGAS הוא אלגוריתם מונטה קרלו אדפטיבי לאינטגרציה נומרית של פונקציות רב-ממדיות, שימושי במיוחד עבור אינטגרלים רב-ממדיים נפוצים בחישובי פיזיקת חלקיקים. על ידי זיקוק התפלגות הדגימה באופן אדפטיבי כדי לרכז נקודות באזורים בעלי תרומה גבוהה, VEGAS משפר באופן דרמטי את יעילות האינטגרציה בהשוואה למונטה קרלו נאיבי.

פתיחה ב-MethodMindבקרובApply, compare, get guidance
Tools & resources
הורדת מצגת
Learn & explore
וידאובקרוב

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

מפת שיטות

סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

איזו שיטה?

הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.

השוואה זה לצד זה

מאוזכר על ידי

ScholarGateVegas Monte Carlo (VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration). אוחזר בתאריך 2026-06-17 מתוך https://scholargate.app/he/particle-physics/vegas-monte-carlo · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026