蒙卡方法与MCNP的学习感想

蒙特卡罗方法与MCNP的学习感想

堆工091班 20094160151 江琴佳

这个学期学习了蒙特卡罗方法，通俗来讲，就是统计试验方法。蒙特卡罗方法是一种计算方法，但与一般数值计算方法有很大区别，它是以概率统计理论为基础的一种方法。在核物理中，又是基于物理实验过程而分析问题，然后建立模型、确立算法，最后进行程序设计。所以需要一定的物理及编程基础。

在学习过程中，老师主要是讲了蒙特卡罗方法的基本思想。由蒲丰氏问题和射击问题的引入，简单地说明了蒙特卡罗方法的基本思想。接下去的几章，则是根据蒙特卡罗方法在具体编程时需要解决的问题而展开的。由于蒙特卡罗方法是以概率统计理论为基础的，在计算机上的实现，就需要产生大量的随机数，并进行抽样。可以说，选用合适的抽样方法，可以节省时间，减小方差，以达到提高效率的目的。前三章是蒙特卡罗方法的基础，而通过四、五章的学习，基本上就能解粒子输运问题了。

之前进行了2个星期的课程设计，主要是学习MCNP程序的使用。将蒙特卡罗方法在计算机上的实现与MCNP程序比较。

MCNP作为商业软件，发展已比较成熟，在编写过程中，一般只需要进行几种卡片（栅元、面和质量）和源的描述，不需要去分析粒子的物理过程。但它不能检查程序的正确性，所以需要通过几何视图来检查，这是需要自己完成的。它的运算速度较快，标准差较小。一般进行百万粒子计算，标准差在千分之几。但它的计算速度随栅元的复杂程度而变慢。

蒙特卡罗方法在计算机上的实现，可以通过C/C++或Matlab编程实现，需要考虑粒子的模拟过程，并且有多种抽样方法可以选择。一般来讲，直接模拟方法能够直观地、清楚地描述问题的物理过程，计算程序比较简单。但当穿透概率P值很小时，需模拟大量中子，一般计算机难以实现。进行改进，可以采用加权法。但直接模拟方法与加权法对每个中子的历史利用得很不充分。统计估计法能够较多地利用中子的历史，得到较好的结果。

衡量一种蒙特卡罗技巧的好坏，主要看它的效率Ef：

1，Ef大时，所用方法的效率高；否则，效率低。要想成功的运2??T用蒙特卡罗方法来编程，需要勤加练习与反思，才能编出高质量的程序。

Ef?

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