Monte Carlo方法的最优源项偏倚抽样密度函数

Monte Carlo粒子输运中的源项偏倚抽样方法可以减小方差、提高计算效率。该文通过建立一个多区域分权重数学投篮模型,模拟了输运过程中的源项信息,得到了源项偏倚抽样方差最小时的最佳抽样密度函数解析式。采用随机数值方法对模型进行了计算,验证了函数的正确性,并举一例实际的粒子输运模拟问题,表明最优偏倚抽样方法对减小方差的效果显著。该方法可作为一种普适的减方差技巧应用于Monte Carlo粒子输运中,可用于构造粒子源参数(如位置、发射方向等)的最佳偏倚密度函数,尤其在分层抽样时能给出方差最小的最优各层比例系数。     

能量沉积计数的强迫碰撞随机游动方法

当计数区域相对它到粒子源的距离或相对整个系统甚小时, 要想用Monte Carlo方法实现对能量沉积计数十分困难. 给出了强迫碰撞随机游动方法, 解决了含权重随机游动情况下的能量沉积谱的计算问题, 从而克服了区域分裂-轮盘赌方法与DXTRAN球方法不能计算给出能量沉积谱的问题. 在MCNP-4C程序的平台上加入了强迫碰撞随机游动方法. 对一个理想化的工业CT模型进行了计算, 除上述3种方法外, 还选用了直接模拟方法. 实际计算结果表明, 强迫碰撞随机游动方法的计算效率(FOM因子)比DXTRAN球方法提高约一个量级, 比区域分裂-轮盘赌方法和直接模拟方法提高均约3个量级.     

仅有"广度经济"是不够的

经济发展中有一句“口头禅”：没有规模就没有效益.此言极是.在垄断性行业,当然规模越大效益越好：波音、空客是世界客机生产的“龙头老大”,垄断世界客机市场,效益来自于规模.那些生产稀缺物质的企业也是如此,生产能力大效益就好.然而,在竞争性行业,规模的大小不能一概而论,得实事求是.     

从失败中学习

失败是不可避免的人生经历，是一个企业不可避免的发展历程。即使是赫赫有名的世界级长寿企业，也难免经历失败，但他们最终走向了成功，其秘诀是：吃一堑，长一智。以失败为教训，把教训长脑中。     

改性白乳胶的研制

本文报导了用脲醛树脂改性白乳胶的配方及工艺，也报导了用缩醛胶与白乳胶复配的试验结果     

资源导向与市场导向

如今的一些经济现象有时让人看不懂：没有资源的地方，发展一日千里；而资源富庶之地却不见“富裕”光景。细细探究，原来是“导向”问题出了偏差。     

MCNP可视化输入程序的开发

MCNP(Monte Carlo N-particle)输入文件格式较复杂,特别是对相关物体几何参数的描写更难,不仅书写麻烦,而且很容易出错。为方便用户准确得到输入文件,进行了MCNP可视化输入程序的开发。程序运行于Windows平台下,使用VC 和OpenGL语言编译。应用该程序,用户能够在一个三维可视化环境中创建几何体并定义区域,描写数据卡,最后直接得到符合MCNP输入文件格式要求的inp文件。     

数据词典技术在程序自动生成中的应用

本文论述了利用数据词典技术,开发应用软件系统中主要功能模块通用生成程序的设计思想,并基于dBASⅢ关系数据库管理系统,给出了其通用生成程序的设计方法及实现。作为一种软件开发工具,其设计思想及方法对其它语言也适用。