Monte Carlo Szimuláció For Sale

July 7, 2024

Nyomtatóbarát változat Cím angolul: Monte Carlo simulation applied for determining internal dose exposure Típus: MSc diplomamunka téma - nukleáris technika MSc diplomamunka téma - orvosi fizika Témavezető: Intézet/Tanszék/Cégnév: Energiatudományi Kutatóközpont Sugárvédelmi Laboratórium Konzulens: Intézet/Tanszék: Nukleáris Technikai Intézet Hallgató: Képzés: Fizikus MSc - orvosi fizika Elvárások: A sugárvédelemhez kapcsolódó tantárgyak sikeres elvégzése, jártasság a számítástechnikai alkalmazásokban és a nukleáris méréstechnikában. Leírás: Az MTA Energiatudományi Kutatóközpont sugárvédelmi csoportja évtizedek óta foglalkozik a belső sugárterhelés meghatározására alkalmas mérések és számítások fejlesztésével. A belső sugárterhelés meghatározása két lépésben történik, először a szervezetben lévő, illetőleg oda bejutott gammasugárzó radioaktív anyagok minőségét, mennyiségét és annak eloszlását kell meghatározni, majd ennek ismeretében a felvételre vonatkozó további feltételezések figyelembevételével lehetséges a személyt érő lekötött dózis becslése.

Monte carlo szimuláció map
Monte carlo szimuláció hotel
Monte carlo szimuláció youtube
Monte carlo szimuláció 2022
Monte carlo szimuláció video

Monte Carlo Szimuláció Map

A második világháború után a Los Alamos-i kutatóintézetben a neutronok szabad úthosszának meghatározása különböző anyagokban, analitikus módszerekkel nem volt megoldható. Stanislaw Ulam javasolta a véletlen értékekkel végzett kísérleteket, melyekből következtetéseket lehetett levonni a jelenségre vonatkozóan. Monte Carlo szimuláció [ szerkesztés] Valószínűség eloszlás mintavételezése. A minták alapján lehetséges kimenetek meghatározása. A lehetséges kimenetek valószínűségének számítása. Többszörös integrálok értékének meghatározása [ szerkesztés] A többszörös integrál transzformálása [ szerkesztés] Az I integrál geometriai jelentése egy m+1 dimenziójú térfogat, vagyis egy Ox 1 x 2... x m y térben S alapú egyenes hiperhenger, melyet felülről az y=f(x 1, x 2,..., x m) felület határol. Legyen az függvény folytonos egy zárt S tartományon. Monte carlo szimuláció hotel. A feladat az integrál értékének meghatározása. Az I integrált olyan alakra hozzuk, hogy az új integrálási tartomány egy m dimenziós egységélű hiperkockán belülre kerüljön.

Monte Carlo Szimuláció Hotel

A Monte Carlo módszerek felhasználásával nagy bonyolultságú és analitikusan nehezen kezelhető problémák megoldhatóak. Ilyen probléma például a fény fotonok többszörös szóródása inhomogén közegben. Monte-Carlo-integrálás – Wikipédia. Az előadás keretében áttekintjük többszörös szóródás problémáját és annak Monte Carlo szimulációs megoldását. Végül áttekintjük a szimuláció eredményének megjelenítéséhez használható térfogat vizualizációs módszereket. Képek: Előadás anyaga: Az előadás fóiiái Az előadás fóiiái (pdf) Laboranyag Labor kiindulási alap Labor végállapot

Monte Carlo Szimuláció Youtube

Bevezető a Monte Carlo szimulációba Next: Az elektrokémiai kettősréteg vizsgálata Up: Alkalmazás számítógépes szimulációkban Previous: Az intermolekuláris kölcsönhatások áttekintése Bevezető a Monte Carlo szimulációba A számítógépes szimulációs módszerek az anyagi rendszer mikroszkopikus tulajdonságainak, azaz a molekulák vagy atomok közötti kölcsönhatásoknak az ismeretében a sokrészecskés rendszer mikroállapotait közvetlenül modellezik és a fázistérből ily módon mintát véve a keresett tulajdonságokat sokaság- vagy időátlagként számítják. Monte carlo szimuláció youtube. Az intermolekuláris potenciálokon kívül szükség van még néhány termodinamikai állapotjelző rögzítésére a használt sokaságtól függően. Két alapvető szimulációs módszer létezik, az egyik a molekuláris dinamikai (MD), a másik a Monte Carlo (MC) módszer. A MD szimulációk során a rendszer fázistérbeli trajektóriáját a klasszikus newtoni mozgásegyenletekkel határozzák meg. A trajektória mentén számított fizikai mennyiségek átlaga időátlagnak tekinthető MD szimulációk során.

Monte Carlo Szimuláció 2022

Könnyen látható, hogy ez a feltétel fennáll, ha egy virtuális részecske a szóródás során nem változtatja meg se a foton energiáját, se pedig az irányát. Mivel egy Monte Carlo becslésnek várható értékben kell helyesnek lennie, a döntést, hogy virtuális vagy valódi részecskével ütközünk elegendő véletlenszerűen meghozni. A szabad úthossz meghatározása után a kölcsönhatás típusát mintavételezzük, amely lehet fotoelektromos elnyelődés, Rayleigh, vagy Compton szóródás, vagy virtuális részecske szóródás, ami a foton-tulajdonságokat nem módosítja. KÉPAF 2013. A választáshoz sorsolunk egy egyenletes eloszlású R számot a [0, max) intervallumban. Ha R ≤ σphoto, akkor fotoelektromos elnyelődés, ha σphoto < R ≤ σphoto+σcompton, akkor Compton szóródás, ha σphoto+σcompton < R ≤ σphoto+σcompton +σRayleigh, akkor Rayleigh szóródás, egyébként pedig virtuális részecskeütközés következett be. A fotoelektromos kölcsönhatás során a foton életciklusa befejeződik. Virtuális részecskeütközésnél folytatjuk a foton útjának követését újabb szabad úthosszt sorsolva.

Monte Carlo Szimuláció Video

KÉPAF 2013 – a Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társaságának 9. országos konferenciája belüli, a vizsgálat során keletkező dóziseloszlást is, ami szinten fontos tényező egy készülék tervezésekor. A CT képalkotás legegyszerűbb modellezése, az ún. Beer-Lambert összefüggés [1] alapján történhet: I I 0 e ( l) dl ahol I az intenzitás a sugár mentén, illetve ahol a sugár a detektort metszi, a detektált érték, I 0 pedig a forrás intenzitása. Ez a képlet azt fejezi ki, hogy a forrásintenzitás mennyire csökken, miközben keresztülhaladt az anyagon. Monte carlo szimuláció map. A lineáris gyengítési együttható (µ, linear attenuation coefficient) a sugár mentén változik, az anyagra jellemző, és egy adott energián értendő. Ezzel a módszerrel csak a testen belüli elnyelés vehető figyelembe, a szóródás nem. Látható fény szimulációjára [2], és más orvosi képalkotó modalitások esetén (SPECT, PET) rendszeresen használnak Monte Carlo alapú szimulációkat [3, 4], amivel pontosabb rendszermodell készíthető.

Ez azt jelenti, hogy a részecskét egy a régi hely körüli 2 D r max élhosszúságú kockán belül egy véletlenszerűen kiválasztott pontba áthelyezzük. Ha D r max kicsi, akkor a részecske új helye a régihez közel van. Ez különösen hasznos folyadékokban, valamint a polarizálható fluidumok esetében, ahol az indukált dipólusmomentumok újraszámolását végző iteratív rutin gyorsabban konvergál, ha az indukált dipólusmomentumok átrendeződését generáló változás, azaz a részecske elmozdulása kicsi. Ha a rendszer sűrűsége kicsi (gáz vagy híg oldat), a részecske új pozícióját sorsolhatjuk véletlenszerűen a teljes szimulációs cellában a régi pozíciótól teljesen függetlenül. Boltzmann-eloszlást helyettesítve helyébe akkor fogadjuk el az elmozdítást, ha az összenergia csökkent a folyamat során. Ha ez nem áll fenn, akkor az elmozdítás elfogadásának valószínűsége: Látható, hogy az algoritmus szükségtelenné teszi az állapotösszeg kiszámítását. Ha az intermolekuláris potenciál nem gömbszimmetrikus, akkor a molekulák orientációját, azaz a polárszögeket is véletlenszerűen meg kell változtatni valamely határokon belül.