ScholarGate
Ассистент
Process / pipelineNumerical integration

ВЕГАс Монте-Карло

VEGAS — это адаптивный метод Монте-Карло для численного интегрирования многомерных функций, особенно полезный для интегралов высокой размерности, часто встречающихся в расчетах физики частиц. Адаптивно уточняя распределение выборки для концентрации точек в областях с высоким вкладом, VEGAS значительно повышает эффективность интегрирования по сравнению с наивным методом Монте-Карло.

Открыть в MethodMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Скачать слайды
Learn & explore
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateVegas Monte Carlo (VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration). Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/particle-physics/vegas-monte-carlo · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026