基于蒙特卡罗积分的数字影像重建方法

提出了一种基于蒙特卡罗积分的数字影像重建方法,首先根据概率密度函数采样形成点云集合,并将空间采样转换为强度采样,采样速度获得了较大提升;然后利用空域滤波器平滑点云集,避免投影出现孔洞;最后根据不同的视角对样本投影,统计出像平面上每个区域内的投影数目.为降低图像估计方差,提出结合Russian roulette技术的混合采样方法和Metropolis采样方法.相比较于复杂度为O(N3)的确定性投影算法,所提出的算法复杂度降为O(N2).实验结果表明,该方法能以较快的帧速给出大数据集的数字影像重建,且无需多次调整转换函数即可生成类X射线影像.

攀登伪蒙特卡罗积分法在Sobolev和Korobov空间中的随机化误差(英文)

攀登伪蒙特卡罗积分法是由伪蒙特卡罗与蒙特卡罗方法混合而成的一种新方法,它体现了两者的优点。本文研究这种积分法在Sobolev空间和Korobov空间中的随机化误差。我们证明攀登(λ,t,m,s)-网积分法在这两个空间中的随机化误差的渐近阶为n^(-3/2)[logn]^((s-1)/2)。

利用蒙特卡罗方法与拟蒙特卡罗方法计算定积分

在本文中,我们利用计算机分别产生了伪随机数序列和低差异数序列.在此基础上,我们研究了蒙特卡罗积分与拟蒙特卡罗积分.

基于蒙特·卡罗积分法的面目标精度评定方法

射击精度是导弹武器系统最重要的性能指标之一。建立了一种针对导弹武器射击面目标的精度评定方法,定义了命中面目标的精度指标命中区域圆概率偏差,设计了基于蒙特.卡罗积分法的命中区域圆概率偏差计算方法。理论推导和仿真分析表明,对命中面目标的精度指标定义合理,所设计的命中区域圆概率偏差计算方法简单、精确,可以用于导弹武器命中面目标的精度评定及瞄准点选取。

基于平均值法的二重积分数值模拟与方差缩减技术研究

针对重积分计算困难的问题,将一重积分数值计算的平均值法推广到二重积分上。采用该方法对二重积分进行了数值算法得到了积分的估计值,在此基础上根据中心极限定理得到了二重积分的区间估计。利用分层抽样法对二重积分估计值的方差进行缩减,模拟结果表明,分层抽样法相比一般方法能使估计值的方差缩减率达到50%左右,由此可见,等比例分层抽样效果较好。

液氦量子效应的路径积分蒙特卡罗模拟

为研究液氦中的量子效应,采用路径积分蒙特卡罗(PIMC)的方法对液氦体系进行模拟.在pimc++的平台上计算了体系中发生交换的原子数、对关联函数、结构因子以及超流分数等物理量.模拟的结果表明:对关联函数以及结构因子的值与实验数据符合得很好,PIMC可以对液氦中原子的微观排布进行精确的模拟.在4K的范围内,随着温度的降低,发生交换的粒子数目越来越多,体系的量子效应越来越明显.温度在临界温度2.17K左右的时候,体系出现超流,超流分数随着温度的降低而升高.路径积分蒙特卡罗可以精确地模拟液氦的结构,并且反映出全同粒子交换和超流相变等量子效应.

一种基于蒙特卡罗方法的体绘制算法

为解决医学图像三维可视化中大规模体数据显示速度与成像质量问题,引入一种基于蒙特卡罗方法的新颖体绘制算法。本算法根据给出的概率密度函数从随机样本点或其子集中选取一个点阵来进行绘制,主要适用于对大规模体数据集的有效可视化。另外,使用渐进细化的方法在图像质量和交互性上进行权衡折中,以适应实时要求。实验结果表明,在最终图像分辨率固定的情况下,本算法的时间复杂度和空间复杂度都比之前的算法要好,成像质量也满足实时绘制要求,可以在实际应用中使用。

二项线性随机效应模型的拟蒙特卡罗估计

讨论了如何运用拟蒙特卡罗方法对二项线性随机效应模型进行参数估计.首先写出观测数据的边缘对数似然函数,然后用拟蒙特卡罗方法将函数中的积分写成求和的形式,接着利用Newton-Raphson算法计算参数的极大似然估计.以一组种子数据为例,说明该方法是简单可行的.

基于量子蒙特卡罗的地球物理反演方法

中国科学院地质与地球物理研究所,北京100029摘要本文将量子蒙特卡罗全局优化方法引入地球物理反问题,进而发展了一类新的地球物理非线性反演方法.量子蒙特卡罗方法是基于量子力学机制的随机方法,包括变分蒙特卡罗方法、格林函数蒙特卡罗方法、扩散蒙特卡罗方法、路径积分蒙特卡罗方法.本文简要回顾了量子蒙特卡罗方法的发展,阐述了其方法理论;随后的数值试验结果表明,量子蒙特卡罗方法应用于地球物理反问题的求解是成功的,它适合于非线性、多极值的地球物理反演问题,在收敛速度和避免陷入局部极小等方面有着一定的优势,且该方法也适用于其他领域非线性最优化问题的求解,其算法具有较强的通用性;最后就量子蒙特卡罗方法在地球物理反问题中的应用前景以及存在的问题做了简要概述.

马尔科夫链蒙特卡罗方法浅析

介绍了马尔科夫链蒙特卡罗方法的基本过程,该方法试图直接从复杂的分布中获取模拟的样本。在当前机器学习算法中具有广泛的应用。

三维导数荧光光谱总体积积分法同时测定多环芳烃

本文提出了一种运用Monte-Carlo积分求算总荧光强度的三维导数荧光光谱法总体积积分法,并应用于多环芳烃萘、芘、芘的同时测定.结果表明,三维导数荧光光谱总体积积分法的选择性较三维荧光光谱有进一步的提高,总体积积分法的灵敏度比常规单点法提高10～20倍.

基于声粒子分布积分的无网格声场计算方法

小尺度封闭空间内部声场的数值计算是声学设计、噪声控制等领域的关键技术。由于波动声学及几何声学方法计算频率上的限制,中频段声场计算问题一直是个难点。本文以声学无网格法为基础,提出了一种基于声粒子分布积分的无网格声场数值计算方法。文中利用声线跟踪理论计算声场中的声粒子分布,并以某个时间点上的声粒子作为蒙特卡罗法中的积分点,将其应用于无网格法中,从而获得声场中的节点声压。利用该方法对一个矩形封闭空间的中低频声场进行了计算,并与模态叠加法、商用声场计算软件、经典无网格法的结果进行了对比,证明基于声粒子分布积分的无网格声场数值计算方法在中低频段相较于传统基于网格的方法具有更高的精度。

温稠密物质状态方程的路径积分蒙特卡罗方法研究进展

首先对路径积分蒙特卡罗(PIMC)方法的基本原理进行详细介绍,重点综述该方法处理费米系统的手段。然后对PIMC方法在计算多种体系的状态方程所取得的成果进行总结比较,分析该方法的优点与不足。最后对PIMC方法未来的发展方向做出展望。

液态^4He系统对关联函数的路径积分蒙特卡罗模拟

利用路径积分蒙特卡罗(PIMC)模拟方法研究了由256个4He原子组成的系统在不同条件下的对关联函数g(r).在标准大气压下(SVP),分别在1.38K,1.67K,2.50K和4.24K等四个温度时对系统不同势能的情况的对关联函数进行了计算;另外还讨论了系统的温度和密度对对关联函数的影响.结果发现,系统的势能变化及密度变化都或大或小影响对关联函数,而温度对其影响不是很大.虽然PIMC方法存在有限尺度效应,但是由128和256个4He原子组成系统的对关联函数存在极小的差异,因此可以得到:随着模拟系统尺度的增大,所模拟的有限尺度的系统已逐渐接近于真实系统.所以所得的256原子系统的性质可近似说明液态系统性质.

兼顾采样与光照影响的改进多通路Metropolis光照传播算法

为了解决多通路Metropolis光照传播算法局部明暗混合位置采样数量和光照分布不对称的问题,提出一种兼顾采样数量和光照影响的改进算法.首先记录采样数量和光照强度;其次当采样数量达到阈值,根据采样数量和光照强度计算出当前像素八邻域位置的采样权重;最后,以采样权重来影响不同位置的采样比重.采用不同算法在不同光照和材质场景下进行实验,结果表明,该算法改进了明暗混合位置的对称性问题,提升了渲染逼真度.

菲涅耳波带板X射线成像的快速计算方法

菲涅耳波带板直接成像,应用到激光等离子体或惯性约束聚变靶的X射线成像诊断,可实现μm甚至亚μm的空间分辨能力。在对成像进行数值模拟时,考虑到光源的光谱带宽和几何尺度对成像的影响,要进行菲涅耳-基尔霍夫衍射积分与卷积等数值计算,需占用大量计算机内存并且耗费运行机时。改进了数值计算方法,采用了蒙特卡罗积分法和新的卷积算法。模拟了菲涅耳波带板对大尺度多色X射线源的二维成像,新算法与以往算法相比,可显著减少运算机时,在台式机上实现模拟成像的快速计算。结果表明随着光源尺度增大、光谱带宽增加,像的背景增强,导致反衬度与成像质量下降。

接触面单元计算土石坝渗流逸出点的效果分析

为研究利用接触面单元方法计算渗流逸出点的处理技巧及其效果,针对2个渗流算例进行计算,其中对浸润线穿越的单元用蒙特卡罗积分方法计算其复合渗透系数。在渗透系数相差较大的材料之间设置2层接触面单元,利用接触面的渗流矩阵建立材料间的水力联系,通过迭代得到浸润线位置。选择较薄的接触面单元厚度(比如相邻单元厚度的1/4),把计算误差控制在局部范围内,而对整体没有太大影响。分析结果表明,选择合适的接触面渗透系数或透水率,能够得到接近于常规方法的计算结果。

夫琅和费衍射的计算机模拟

讨论光学中夫琅和费多边行衍射问题,依据惠更斯-菲聂耳原理,使用计算机模拟中的蒙特卡罗方法代替传统的数学积分。

不确定条件过程优化有效抽样点数的确定

基于两阶段随机规划的求解问题对不确定条件过程优化是十分重要的,本研究将蒙特卡罗积分策略与基于对偶理论的可行域限定条件相结合提出了改进算法,同时还提出了两阶段随机规划改进算法中确定有效抽样点数的方法,算例证明了该算法的有效性以及确定有效抽样点数判据的可行性。

多目标进化算法搜索鲁棒最优解效率研究

鲁棒最优解是进化计算研究的重要方面,同时也是研究难点。多目标进化算法搜索鲁棒最优解时,通常要用蒙特卡罗积分(MCI)近似估计有效目标函数(EOF),而已有求解方法近似精度不高,使得算法搜索鲁棒最优解的性能较差。提出用拟蒙特卡罗方法(Q-MC)来估计有效目标函数方法,其所引入的Q-MC方法——Korobov点阵能更精确地估计EOF。实验结果表明,与现有的原始蒙特卡罗方法(C-MC)相比,拟蒙特卡罗方法(Q-MC)可以较大地提高多目标进化算法搜索鲁棒最优解的效率。