ScholarGate
Асистент
Process / pipelineNumerical integration

Вегас Монте-Карло

VEGAS — це адаптивний алгоритм Монте-Карло для чисельного інтегрування багатовимірних функцій, особливо корисний для багатовимірних інтегралів, поширених у розрахунках фізики частинок. Адаптивно уточнюючи розподіл вибірки для концентрації точок у регіонах з високим внеском, VEGAS значно підвищує ефективність інтегрування порівняно з наївним Монте-Карло.

Відкрити у MethodMindНезабаромApply, compare, get guidance
Tools & resources
Завантажити слайди
Learn & explore
ВідеоНезабаром

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Карта методів

Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Який метод?

Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.

Порівняти поруч

Згадується в

ScholarGateVegas Monte Carlo (VEGAS Monte Carlo Adaptive Integration). Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/particle-physics/vegas-monte-carlo · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026