
- •Глава I. Метод Монте-Карло и Понятия теории вероятностей
- •Классификация вероятностно-статистических методов решения прикладных задач
- •§1.2. Некоторые понятия и теоремы теории вероятностей
- •Понятия теории вероятностей
- •1.2.2. Основные теоремы теории вероятностей 4
- •Локальная теорема
- •Интегральная теорема
- •Закон Больших Чисел
- •Центральная предельная теорема (цпт)
- •Эта теорема носит название «Центральная предельная теорема» .
- •1.2.3. Оценка погрешности математического ожидания исследуемой величины
- •1.3. Генераторы, алгоритмы получения и преобразования случайных чисел
- •1.3.1. Получение случайных чисел с помощью случайного эксперимента
- •1.3.2. Алгоритмы получения псевдослучайных чисел 5
- •1.3.3. Понятие эталонной 6, случайной величины
- •1.3.4. Преобразование случайных величин 7
- •1.3.5. Генераторы псевдослучайных чисел на эвм
- •1.3.6. Использование таблицы дискретных случайных чисел
- •1.4. Недостатки и достоинства аналитических, приближенных методов решения математических задач, в том числе и метода Монте-Карло
- •Глава II. Вероятностное моделирование математических задач
- •2.1. Общая теория решения системы линейных уравнений 8
- •2.2. Вычисление интегралов способом среднего
- •Технология вычисления интеграла способом среднего
- •Нахождение определенных интегралов способом «зонтика» Неймана
- •4. Задания на моделирование
- •2.4. Вычисление значения числа
- •2.5. Решение уравнений эллиптического типа (задача Дирихле)
- •Глава III. Имитационное моделирование физических процессов и явлений
- •3.1. Имитационное моделирование задач нейтронной физики
- •3.1.1. Задача имитационного моделирования прохождения нейтронов через пластинку
- •3.1.2. Моделирование сорта ядра и вида взаимодействия нейтрона с ядром
- •3.1.3. Решение задачи розыгрыша типа взаимодействия и сорта ядра имитационным моделированием
- •1. Вычисление микросечений водорода
- •2. Вычисление микросечений кислорода
- •3. Вычисление микросечений бора
- •4. Вычисление полного микросечения
- •5.Розыгрыш сорта ядра
- •6. Розыгрыш типа взаимодействия
- •7.Определение полного макросечения
- •3.1.4. Определение направления и энергии частиц после рассеяния
- •3.1.5. Моделирование длины свободного пробега
- •3.1.6. Имитационное моделирование траектории движения нейтронов через пластинку (двухмерный случай)
- •5. Задания на моделирование:
- •3.2. Имитационное моделирование прохождения
- •6. Задания на моделирование:
- •7. Результаты моделирования
- •3.3. Имитационное моделирование распространения упругих волн в пористых средах (задача геофизики)
- •Результаты моделирования
- •3.4. Имитационное моделирование явления спонтанного излучения атомов
- •3. Задания на моделирование:
- •Моделирование явления спонтанного излучения многоатомной системы (сверхизлучения Дике)
- •2. Задания на моделирование:
- •Глава IV. Методы компьютерного моделирования в термодинамике
- •4.1. Метод молекулярной динамики
- •6. Задания на моделирование:
- •7. Результаты моделирования
- •4.2. Метод броуновской динамики
- •2. Алгоритм метода броуновской динамики
- •3. Расчет макроскопических параметров
- •4. Задания на моделирование:
- •4. 3. Имитационный метод моделирования броуновских траекторий
- •Литература
2. Алгоритм метода броуновской динамики
-
Задать начальные координаты и скорости движения.
-
Получить значения случайной силы.
-
Интегрировать уравнения движения до момента столкновения частиц, т.е. вычисляются новые положения частиц в момент времени
по формуле
. Моменты столкновения для простоты можно выбирать регулярно, через несколько десятков шагов по времени (в принципе столкновение также подчиняется случайному закону в пределах некоторого времени).
-
Рассчитать мгновенные значения функций динамических переменных.
-
Из распределения Больцмана с заданной температурой выбрать новые скорости для всех частиц.
-
Вернуться к шагу 2.
3. Расчет макроскопических параметров
Выражение для потенциальной энергии межчастичного взаимодействия, имеет вид
,
(4.24)
Кинетическая энергия системы определяется как
.
(4.25).
Среднее значение кинетической скорости
. (4.26)
Воспользовавшись выражением (4.9) и теоремой о равнораспределении энергии по степеням свободы можно найти температуру системы
.
(4.27).
Давление определяется с использованием теоремы вириала
,
(4.28)
где вириал давления рассчитывается как
,
(4.29)
Умения оценивать эти свойства достаточно для получения как термического, так и калорического уравнения состояния, которые в свою очередь могут служить для определения любых производных.
Например, теплоемкость определится как
,
(4.30)
Таким образом, метод Монте-Карло отличается от метода молекулярной динамики тем, что каждое следующее событие определяется не путем решения уравнений Ньютона, а с использованием случайных процессов. Вместо оценки сил, определяющих возрастающие атомные движения, при моделировании методом Монте-Карло просто симулируют относительно большие движения системы и определяют, действительно ли измененная структура энергически возможна при моделируемой температуре. Однако данный метод несколько лучше метода молекулярной динамики для расчёта термодинамических характеристик молекул, например, для расчёта спектра возможных событий и их энергий.
4. Задания на моделирование:
-
Построить разностную схему и разностные уравнения.
-
Привести уравнения к безразмерному виду, для этого использовать безразмерное расстояние r* = r/, характерное время
, скорость
.
-
Написать алгоритм решения дифференциальных уравнений (4.20).
-
Составить блок-схему согласно алгоритму. Выходные данные представить в графической форме. Рекомендуется использовать графический пакет ORIGIN.
-
Провести вычислительный эксперимент для частицы краски гуммигута имеющего следующие параметры, = 3.14*10-12 м, = 103 кг/м 3, kБ =1.31*10-23 , /kБ = 200К, = 1.82*10 – 12с, = 5*10-3 м/с, r = 0.5*10-6 м.
-
Рассчитать все термодинамические параметры и вывести графики для усредненных величин по времени.
-
Построить фазовую траекторию броуновской частицы в объеме.