Заседание семинара "Высокопроизводительные вычисления" 19.04.2018 в 11-00. "Суперкомпьютерные расчеты методом Монте-Карло в задаче о переносе излучения через случайную среду", Амбос Андрей Юрьевич

       Метод Монте-Карло особенно эффективен в тех случаях, когда численно реализуемая вероятностная модель (например, базовый ансамбль траекторий каких-либо частиц) содержит случайные параметры, определяющие распределения элементов траекторий, в частности, длин свободных пробегов квантов излучения. В этих случаях эффективен метод "двойной рандомизации". При решении задач переноса этим методом для каждой реализации среды достаточно моделировать лишь одну траекторию частицы. Кратность рандомизации возрастает при вычислении корреляционных характеристик потоков частиц, дисперсий функционалов и параметров соответствующих асимптотик. Дисперсии статистических оценок существенно возрастают при увеличении кратности рандомизации, поэтому здесь необходимы параллельные вычисления, по-видимому с использованием сопроцессоров, так как алгоритмы реализации параметров среды базовых траекторий имеют разную структуру и масштаб. Практически важны реалистические модели случайных сред, которые получаются суммированием независимых реализаций элементарных пуассоновских полей.