RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Ж. вычисл. матем. и матем. физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2006, том 46, номер 4, страницы 715–726 (Mi zvmmf490)  

Эта публикация цитируется в 8 научных статьях (всего в 8 статьях)

Весовой метод Монте-Карло для приближенного решения нелинейного уравнения коагуляции

Г. А. Михайлов, С. В. Рогазинский, H. М. Урева

630090 Новосибирск, пр-т акад. Лаврентьева, 6, Ин-т вычисл. матем. и матем. геофиз. СО РАН

Аннотация: Разработаны новые весовые модификации прямого статистического моделирования для приближенного решения нелинейного уравнения Смолуховского на основе расслоения распределения столкновений в многочастичной системе по номеру пары взаимодействующих частиц. На этой основе для модельной задачи с известным решением апробированы весовые алгоритмы, позволяющие эффективно оценивать изменения функционалов при изменении параметров, в частности при изменении числа $N_0$ начальных частиц в моделирующем ансамбле. Расчеты, проведенные для задачи с известным решением, подтвердили полуэвристическую гипотезу о порядке $O(N_0^{-1})$ модельной погрешности. Кроме того получены оценки производных от приближенного решения по коэффициенту коагуляции. Библ. 12. Фиг. 2.

Ключевые слова: уравнение Смолуховского, метод Монте-Карло, численный алгоритм.

Полный текст: PDF файл (1563 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2006, 46:4, 680–690

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 519.633
Поступила в редакцию: 07.11.2005

Образец цитирования: Г. А. Михайлов, С. В. Рогазинский, H. М. Урева, “Весовой метод Монте-Карло для приближенного решения нелинейного уравнения коагуляции”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 46:4 (2006), 715–726; Comput. Math. Math. Phys., 46:4 (2006), 680–690

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{MikRogUre06}
\by Г.~А.~Михайлов, С.~В.~Рогазинский, H.~М.~Урева
\paper Весовой метод Монте-Карло для приближенного решения нелинейного уравнения коагуляции
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2006
\vol 46
\issue 4
\pages 715--726
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf490}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=2260359}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:05200938}
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2006
\vol 46
\issue 4
\pages 680--690
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0965542506040130}
\scopus{http://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-33746050310}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/zvmmf490
  • http://mi.mathnet.ru/rus/zvmmf/v46/i4/p715

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. М. А. Коротченко, Г. А. Михайлов, С. В. Рогазинский, “Модификации весовых алгоритмов метода Монте-Карло для решения нелинейных кинетических уравнений”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 47:12 (2007), 2110–2121  mathnet  mathscinet; M. A. Korotchenko, G. A. Mikhailov, S. V. Rogazinskii, “Modifications of weighted Monte Carlo algorithms for nonlinear kinetic equations”, Comput. Math. Math. Phys., 47:12 (2007), 2023–2033  crossref
    2. Михайлов Г.А., Коротченко М.А., Рогазинский С.В., “Ценностные алгоритмы статистического моделирования для решения нелинейных кинетических уравнений”, Докл. РАН, 415:1 (2007), 26–30  mathnet  mathscinet  zmath  elib; Mikhailov R.G.A., Korotchenko M.A., Rogasinsky S.V., “Importance modeling algorithms for solving nonlinear kinetic equations”, Dokl. Math., 76:1 (2007), 502–505  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    3. Korotchenk M.A., Mikhailov G.A., Rogazinskii S.V., “Value modifications of weighted statistical modelling for solving nonlinear kinetic equations”, Russian J. Numer. Anal. Math. Modelling, 22:5 (2007), 471–486  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    4. Marchenko M.A., “A study of a parallel statistical modelling algorithm for solution of the nonlinear coagulation equation”, Russian J. Numer. Anal. Math. Modelling, 23:6 (2008), 597–613  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    5. Rogasinsky S.V., “Statistical modelling of the solution of the nonlinear Boltzmann equation in the spatially inhomogeneous case”, Russian J. Numer. Anal. Math. Modelling, 24:5 (2009), 495–513  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    6. Михайлов Г.А., Рогазинский С.В., “Модифицированный метод “мажорантной частоты” для численного моделирования обобщенного экспоненциального распределения”, Доклады Академии наук, 444:1 (2012), 28–30  mathscinet  zmath  elib; Mikhailov G.A. Rogazinskii S.V., “The Modified Majorant Frequency Method for Numerical Simulation of the Generalized Exponential Distribution”, Dokl. Math., 85:3 (2012), 325–327  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    7. Mikhailov G.A. Rogazinskii S.V., “Probabilistic Model of Many-Particle Evolution and Estimation of Solutions to a Nonlinear Kinetic Equation”, Russ. J. Numer. Anal. Math. Model, 27:3 (2012), 229–242  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    8. А. В. Бурмистров, М. А. Коротченко, “Весовые алгоритмы метода Монте-Карло для оценки и параметрического анализа решения кинетического уравнения коагуляции”, Сиб. журн. вычисл. матем., 17:2 (2014), 125–138  mathnet  mathscinet; A. V. Burmistrov, M. A. Korotchenko, “Weight Monte Carlo algorithms for estimation and parametric analysis of the solution to the kinetic coagulation equation”, Num. Anal. Appl., 7:2 (2014), 104–116  crossref  isi
  • Просмотров:
    Эта страница:334
    Полный текст:99
    Литература:23
    Первая стр.:1

     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019