ScholarGate
Asszisztens
Process / pipelineNumerical integration

Vegas Monte Carlo

A VEGAS egy adaptív Monte Carlo algoritmus többdimenziós függvények numerikus integrálására, különösen hasznos a részecskefizikai számításokban gyakori nagy dimenziós integráloknál. Az integrálási eloszlást adaptívan finomítva, a pontokat a nagy hozzájárulású régiókba koncentrálva a VEGAS drámaian javítja az integrálási hatékonyságot a naiv Monte Carlo módszerhez képest.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanApply, compare, get guidance
Tools & resources
Diák letöltése
Learn & explore
VideóHamarosan

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett

Hivatkozik rá

ScholarGateVegas Monte Carlo (VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration). Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/particle-physics/vegas-monte-carlo · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026