ScholarGate
Assistent
Process / pipelineNumerical integration

Vegas Monte Carlo

VEGAS er en adaptiv Monte Carlo-algoritme for numerisk integrasjon av multidimensjonale funksjoner, spesielt nyttig for høy-dimensjonale integraler som er vanlige i partikkelfysikkberegninger. Ved adaptivt å raffinere samplingsfordelingen for å konsentrere punkter i regioner med høy bidrag, forbedrer VEGAS integrasjonseffektiviteten dramatisk sammenlignet med naiv Monte Carlo.

Åpne i MethodMindSnartApply, compare, get guidance
Tools & resources
Last ned lysbilder
Learn & explore
VideoSnart

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Metodekart

Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration. ScholarGate. https://scholargate.app/no/particle-physics/vegas-monte-carlo

Hvilken metode?

Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.

Sammenlign side om side

Referert av

ScholarGateVegas Monte Carlo (VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration). Hentet 2026-06-17 fra https://scholargate.app/no/particle-physics/vegas-monte-carlo · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026