基于自适应Metropolis算法的 α 稳定分布参数估计

基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)方法的α稳定分布参数估计具有良好的性能,但不合适的提议函数常导致算法不收敛或混合性能不好。针对提议函数难以选择的问题,提出了一种基于自适应Metropolis算法的非对称α稳定分布参数估计新方法。该方法利用Markov链的历史信息自动调整提议函数的协方差矩阵,使其不断地逼近目标分布,从而获得更好的估计结果。理论分析和仿真结果表明,此方法不仅能准确地估计出α稳定分布的4个参数,而且具有良好的鲁棒性和灵活性。     

三腿梯子上硬核玻色-哈伯德模型的量子蒙特卡罗研究

运用集团平均场和密度矩阵重整化群方法得到三腿梯子中玻色-哈伯德模型基于z方向密度交错排布的超固体相,比单层三角晶格多一种超固体.然而平均场超流序参量没有考虑超流的方向,这种超固体的本质有待于进一步探索.本文运用可靠的有向圈随机序列展开量子蒙特卡罗方法模拟了三腿梯子上硬核玻色-哈伯德模型,通过测量层内和层间的结构因子和超流刚硬度,发现系统具有密度ρ=1/2的固体,增加量子隧穿后,z方向不存在超固体.计算结果有助于冷原子实验寻找新的量子相.     

基于Geant 4对填充液闪毛细管阵列成像研究

基于蒙特卡罗方法的模拟程序Geant 4,分析了填充液闪毛细管阵列长度、子管截面形状、阵列层数等关键参数,给出了针对实验室X光源的毛细管阵列最优化设计;还分析了不同射线入射方向、有无吸光体对毛细管阵列成像的影响;开展了X射线对铝片透射成像的模拟实验,结果表明毛细管阵列能应用于微米量级X射线透射成像.      

应用Stan软件包实现IRT模型的贝叶斯参数估计

Stan是一个新的用于估计指定统计模型的概率编程语言,它使用了强大而高效的汉密尔顿蒙特卡罗(Hamiltonian Monte Carlo,HMC)抽样算法,相比较传统的Gibbs抽样和Metropolis算法具有显著的效率提升.R软件包“rstan” 链接了R与Stan 2个软件,使得Stan可以借助R的计算环境运行.首先,该文通过3参数Logistic(3PL)模型代码介绍了Stan的程序语言; 其次,该文使用Stan计算2个评估模型-数据拟合的全新指标WAIC和LOO,为应用Stan进行IRT模型相关研究提供了有效的参考工具; 最后,该文还采用了2个真实数据分别考察了Stan在单维IRT模型和多维IRT模型参数估计中的运行表现.研究结果表明:采用一个新的贝叶斯统计软件Stan,通过2个实证研究验证了该方法的有效性与可行性,为国内学者应用Stan进行IRT模型相关研究提供了有效的参考资料.     

故障树与蒙特卡罗法在起重机主梁可靠性分析中的应用

针对传统的断裂力学和疲劳强度分析方法在起重机械主梁安全性评估中存在考虑因素不全面的问题,提出了故障树分析和蒙特卡罗仿真技术相结合的方法对起重机械主梁进行可靠性分析.以某起重机主梁为例,通过故障树分析建立了主梁的失效模型,应用蒙特卡罗抽样对其可靠性进行了仿真计算,结果证明了该方法的可行性与有效性,为起重机械主梁的可靠性分...     

对滞后二期动态面板数据模型的差分广义矩估计

利用差分广义矩估计方法对滞后二期动态面板数据模型进行分析研究和蒙特卡罗模拟,并对模拟的结果进行分析比较.     

AFS和AST 沸石储氢特性的计算机模拟研究

储氢特性的模拟可以加深对现有储氢系统的认识,促进新材料的设计,并预测新材料的性能;模拟可以提供定量数据,作为一些困难及昂贵实验的替代选择.采用巨正则蒙特卡罗方法模拟了氢气在沸石中的吸附行为,并采用SAITOFOLEY微孔分析方法,分析了沸石结构对储氢量大小的影响,总结了影响储氢量大小的物理因素.     

用蒙特卡罗模拟评估小野条件下骨介质中AAA算法的精度

用蒙特卡罗模拟评估放射治疗剂量计算使用的各向异性分析算法(Aniso-tropic Analytical Algorithm,AAA)在小野条件下骨介质中的计算精度.建立一包含骨介质的水模体,分别用AAA算法、PBC算法(作为对比)和蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)模拟计算2 cm×2 cm到8 cm×8 cm射野条件下该模体中的深度剂量和离轴比,并以MC模拟为标准比较深度剂量,用一维伽马分析对离轴比进行分析.结果显示,与MC模拟的结果相比,AAA算法与PBC算法均高估了骨介质区域的剂量,高估的剂量偏差范围分别为2.16%～2.7%、1.4%～2.03%.AAA算法与PBC算法均低估了(PBC算法2 cm×2 cm射野除外)肺介质后区域的剂量,低估的剂量偏差范围分别为-0.39%～-1.19%、-0.13%～-0.4%.AAA算法和PBC算法分别略高估了射野内边缘和外边缘的剂量.一维伽马分析显示AAA算法和PBC算法(以MC模拟结果为基准)在2 cm×2 cm到8 cm×8 cm射野,通过率分别为100%、100%1、00%、86%,100%、100%、72%、64%.总之,AAA算法在骨介质中剂量计算的结果略高于MC模拟的结果,与PBC算法相比,计算精度没有显示出明显的优势.