Динамічне моделювання Монте-Карло
Динамічне моделювання Монте-Карло (DMC) — це обчислювальний метод, який відстежує стохастичний часовий розвиток системи шляхом вибору послідовностей випадкових подій, зважених за швидкостями переходу. На відміну від статичного вибіркового методу Монте-Карло для рівноважних розподілів, DMC явно просуває годинник, що робить його придатним для кінетичних, реакційних та часозалежних явищ, де важливі послідовність і час подій.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Bortz, A. B., Kalos, M. H., & Lebowitz, J. L. (1975). A new algorithm for Monte Carlo simulation of Ising spin systems. Journal of Computational Physics, 17(1), 10–18. DOI: 10.1016/0021-9991(75)90060-1 ↗
- Gillespie, D. T. (1977). Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions. The Journal of Physical Chemistry, 81(25), 2340–2361. DOI: 10.1021/j100540a008 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/bayesian/dynamic-monte-carlo-simulation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Імітаційне моделювання методом бутстрепуІмітаційне моделювання↔ compare
- Динамічний баєсівський висновокБаєсові методи↔ compare
- Гіббсівський відбір (Gibbs Sampling)Баєсові методи↔ compare
- Метод Монте-Карло на основі Марковських ланцюгів (MCMC)Імітаційне моделювання↔ compare
- Фільтр частинок (послідовний Монте-Карло)Баєсові методи↔ compare
- Послідовний Монте-КарлоБаєсові методи↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →