Mivel az elızı alfejezetekben megadott integrálegyenleteket csak egyes esetekben sikerült analitikus eszközökkel megoldanunk, ezért a méretezési feladatok megoldása érdekében numerikus megoldási módokat kellett rájuk keresnünk. Egyik lehetıség numerikus módszerek kidolgozása az integrálegyenletekre, másik út a problémakör Monte-Carlo szimulációval történı vizsgálata. Elsıként ebben az alfejezetben a szimulációs módszert ismertetjük, mert egyes numerikus módszereknél eszközként felhasználjuk az egyenletek közelítı megoldásának megadásához. A folyamat számítógépes Monte-Carlo szimulációját az alábbi módon valósítottuk meg. A Poisson folyamatot exponenciális eloszlású valószínőségi változók segítségével generáltuk, vagyis felhasználtuk, hogy ha az inputok számát leíró folyamat λ paraméterő Poisson folyamat, akkor az egymást követı inputok között eltelt idık egymástól független λ paraméter ő exponenciális eloszlású valószínőségi változók. Monte carlo szimuláció video. Az exponenciális eloszlású valószínőségi változókat pedig úgy generáltuk, hogy a gép belsı véletlenszám-generátorával generált egyenletes eloszlású valószínőségi változókat (κ i -ket i=1, …) az λ − = − − ln(1)) 1 ( x x F függvénybe, az exponenciális eloszlású valószínőségi változó eloszlásfüggvényének inverz függvényébe helyettesítettük.
Ezekben a cellákban a szellemrészecskék ugyanúgy mozognak, mint a központi cella részecskéi. Ez azt jelenti, hogy ha egy részecske kilép a kockából egy adott irányban, a szomszéd cellából belép a megfelelő "szellemrészecske " az ellentétes irányból. Valamely konfigurációs fizikai mennyiség értéke a egyenlet szerint adott. A nevezőben a kanonikus konfigurációs integrál található. Az integrálok megbecsülhetőek úgy, hogy a konfigurációs tér elegendően sok pontjában kiszámítjuk és értékét, így az integrált összegzéssel helyettesítjük: ahol K a mintapontok száma. A MC szimulációk során a teljes konfigurációs térből kell egyenletesen mintát venni majd azt a Boltzmann faktorral súlyozva figyelembe venni. Ez az eljárás még mindig meghaladja a számítógépek teljesítőképességét. Monte carlo szimuláció film. számítási idő jelentősen csökkenthető, ha a mintát nem egyenletes eloszlás szerint vesszük, azaz ha egy adott pont valamely eloszlásnak megfelelő valószínűséggel kerül kiválasztásra. Az ilyen mintavétel során csak azokra a konfigurációs pontokra koncentrálunk, amelyek jelentős járulékot adnak az állapotösszeghez.
A könyvet olvasva az érdeklődő megismerkedhet a pénzügyi kockázatkezelés alapjaival, a piaci és hitelkockázat kezelésének eszközeivel. A könyv azonban nem csak a kockázatkezeléssel ismerkedőknek szól. Középső szegmense, ahol a szerző a különböző kockázati mutatókat és mérőszámokat ismerteti, a szakembereknek is érdekes információkkal szolgálhat. Különösen dicséretes, hogy Bugár Gyöngyi tematikusan felépített gyakorlati példákon keresztül kalauzol el bennünket e dinamikusan fejlődő tudományban. Zsoldos Bálint - egy nemzetközi befektetési bank hitelkockázat elemzője Hivatkozás: BibTeX EndNote Mendeley Zotero arrow_circle_left arrow_circle_right A mű letöltése kizárólag mobilapplikációban lehetséges. Az alkalmazást keresd az App Store és a Google Play áruházban. Még nem hoztál létre mappát. Monte carlo szimuláció online. Biztosan törölni szeretné a mappát? KEDVENCEIMHEZ ADÁS A kiadványokat, képeket, kivonataidat kedvencekhez adhatod, hogy a tanulmányaidhoz, kutatómunkádhoz szükséges anyagok mindig kéznél legyenek. Ha nincs még felhasználói fiókod, regisztrálj most, vagy lépj be a meglévővel!
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. 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. Monte-Carlo szimulációk. Látható fény szimulációjára [2], és más orvosi képalkotó modalitások esetén (SPECT, PET) rendszeresen használnak Monte Carlo alapú szimulációkat [3, 4], amivel pontosabb rendszermodell készíthető.
A szimuláció során ezt fogjuk modellezni, minden egyes CT projekciós képet külön szimulálva. A rendszermodell a következőkből áll: röntgenforrás, leképezendő objektum (fantom), és detektor. A forrás és a detektor egyszerre mozog a test körül cirkuláris, 1 2 saját méréseinkre támaszkodva 367, KÉPAF 2013 – a Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társaságának 9. országos konferenciája vagy spirális "ideális" pályán (később lehet tetszőleges pálya, akár mesterséges geometria hibákkal is). A röntgenforrás egy szögelfordulással és a fotonok energiájával jellemezhető. Bevezető a Monte Carlo szimulációba. Lehet mono-, vagy polikromatikus (több energián sugárzó), tekinthetjük pontszerűnek vagy kiterjedtnek (focal-spot szimuláció). A forrásirány karakterisztikája állandó a kibocsátási térszögön belül, azon kívül nincs emisszió. A kibocsátott sugárzás spektrumát a forrás anyaga egyértelműen meghatározza. A forrás Monte Carlo szimulációjához a kibocsátási térszögben egyenletes valószínűségsűrűséggel sorsolunk kezdeti irányokat.