Президиум РАНДоклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления Doklady Mathematics

  • ISSN (Print) 2686-9543
  • ISSN (Online) 3034-5049

Численно-статистическое исследование суперэкспоненциального роста среднего потока частиц, размножающихся в однородной случайной среде

Код статьи
10.31857/S2686954323600210-1
DOI
10.31857/S2686954323600210
Тип публикации
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том 514 / Номер выпуска 1
Страницы
112-117
Аннотация
Для эффективного численно-аналитического исследования суперэкспоненциального роста среднего потока частиц с размножением в случайной среде вводится новая корреляционно-сеточная аппроксимация однородного случайного поля плотности. Сложность реализации траектории частицы при этом не зависит от корреляционного масштаба. Тестовые расчеты для критического шара с изотропным рассеянием показали высокую точность соответствующих оценок среднего потока. Для сеточной аппроксимации случайного поля плотности обоснована возможность гауссовской асимптотики средней скорости размножения частиц при уменьшении корреляционного масштаба.
Ключевые слова
численное статистическое моделирование поток частиц суперэкспоненциальная асимптотика случайная среда поле Вороного сеточная аппроксимация
Дата публикации
01.01.2023
Год выхода
2023
Всего подписок
0
Всего просмотров
46

Библиография

  1. 1. Дэвисон Б. Теория переноса нейтронов. М.: Атомиздат, 1960, 514 с.
  2. 2. Марчук Г.И., Михайлов Г.А., Назаралиев М.А. и др. Метод Монте-Карло в атмосферной оптике. Новосибирск: Наука, 1976. 283 с.
  3. 3. Лотова Г.З., Михайлов Г.А. Численно-статистическое и аналитическое исследование асимптотики среднего потока частиц с размножением в случайной среде. Журнал вычислительной математики и математической физики. 2021. V. 61. № 8. P. 1353–1362. https://doi.org/10.31857/S0044466921060077
  4. 4. Прудников А.П., Брычков Ю.А., Маричев О.И. Интегралы и ряды. М.: Наука, 1981.
  5. 5. Larmier C., Zoia A., Malvagi F., Dumonteil E., Mazzolo A. Neutron multiplication in random media: Reactivity and kinetics parameters // Annals of Nuclear Energy. 2018. V. 111. P. 391–406. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2017.09.006
  6. 6. Ambos A.Yu., Mikhailov G.A. Solution of radiative transfer theory problems for ‘realistic’ models of random media using the Monte Carlo method // Rus. J. Num. Anal. Math. Model. 2016. V. 31. № 3. P. 1–10. https://doi.org/10.1515/rnam-2016-0013
  7. 7. Gilbert E.N. Random subdivisions of space into crystals // Ann. Math. Statist. 1962. № 33. P. 958–972. https://doi.org/10.1214/aoms/1177704464
  8. 8. Романов Ю.А. Точные решения односкоростного кинетического уравнения и их использование для расчета диффузионных задач (усовершенствованный диффузионный метод) // Исследование критических параметров реакторных систем. М.: Госатомиздат, 1960. С. 3–26.
  9. 9. Ширяев А.Н. Вероятность. М.: Наука, 1980. 575 с.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека