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Efficient, automated Monte Carlo methods for radiation transport

机译：高效，自动化的蒙特卡洛方法进行辐射传输

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Monte Carlo simulations provide an indispensible model for solving radiative transport problems, but their slow convergence inhibits their use as an everyday computational tool. In this paper, we present two new ideas for accelerating the convergence of Monte Carlo algorithms based upon an efficient algorithm that Couples simulations of forward and adjoint transport equations. Forward random walks are first processed in stages, each using a fixed sample size, and information front stage k is used to alter the sampling and weighting procedure in stage k + 1. This produces rapid geometric convergence and accounts for dramatic gains in the efficiency of the forward computation. In case still greater accuracy is required in the forward solution, information from an adjoint simulation can be added to extend the geometric learning of the forward solution. The resulting new approach should find widespread use when fast, accurate simulations of the transport equation are needed. (C) 2008 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：蒙特卡洛模拟为解决辐射传输问题提供了必不可少的模型，但是它们的缓慢收敛限制了它们作为日常计算工具的使用。在本文中，我们提出了两个新的思路，它们基于一种有效的算法来加速蒙特卡洛算法的收敛，该算法结合了前向和伴随输运方程的仿真。前向随机游走首先在阶段中进行处理，每个阶段都使用固定的样本大小，并且信息前阶段k用于更改阶段k + 1中的采样和加权过程。这将产生快速的几何收敛，并说明了效率的显着提高。前向计算。如果正解中需要更高的精度，则可以添加来自伴随模拟的信息以扩展正解的几何学习。当需要对输运方程进行快速，准确的仿真时，由此产生的新方法应得到广泛应用。 （C）2008 Elsevier Inc.保留所有权利。

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