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J-GLOBAL ID：201702280910065425   整理番号：17A1503606

モンテカルロ固有値シミュレーションにおける分散推定の改善【Powered by NICT】

Improving variance estimation in Monte Carlo eigenvalue simulations

著者 (4件)： Jin Lei (Texas A&M University - Corpus Christi, 6300 Ocean Dr., Unit 5825, Corpus Christi, TX 78412, USA) ,  Banerjee Kaushik (Oak Ridge National Laboratory, 1 Bethel Valley Rd., Oak Ridge, TN 37831, USA) ,  Hamilton Steven P. (Oak Ridge National Laboratory, 1 Bethel Valley Rd., Oak Ridge, TN 37831, USA) ,  Davidson Gregory G. (Oak Ridge National Laboratory, 1 Bethel Valley Rd., Oak Ridge, TN 37831, USA)
資料名： Annals of Nuclear Energy  (Annals of Nuclear Energy)
巻： 110  ページ： 692-708  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0325D  ISSN： 0306-4549  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モンテカルロ(MC)法は,複雑な原子核系における固有値問題を解くために広く用いられている。定常核分裂源は,MCシミュレーションで得られたされれば,多くの固定サイクルのサンプル平均を計算した。サンプル平均の分散や標準偏差はシミュレーションの統計的不確実性のレベルを示すために,試料平均の収束性を理解するために必要である。電流MCコードは,通常,シミュレーションの統計的不確実性を推定するための標本分散を使用し,MC固定サイクルは依存しないことを仮定した。しかし,これらのサイクルの間の相関があり,これらの相関を無視する分散の推定量は分散を系統的に過小評価するであろう。試料平均値と漸近分散のいくつかの統計的特性を論じ,分散過小評価を低減するために(a)共分散調整法と(b)ブートストラップ法に基づく二つの新規推定量を紹介した。三試験問題に対して,新しい方法を平均一桁以上試料の標準偏差の推定を向上させることができることが観察された。添加では,いくつかの興味あるパターンは空間領域上でのこれらの推定値を明らかにした,核システムのためのMCシミュレーションへの付加的な洞察を提供した。これらの新しい方法は集計結果を後処理に基づいており,そのため,不可知論的実装コードが容易である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  核分裂 ,  推定量 ,  共分散 ,  標準偏差 ,  *モンテカルロ法 ,  原子核 ,  不確実性 ,  *固有値 ,  固有値問題 ,  ブートストラップ
準シソーラス用語： 統計的特性 ,  漸近分散 ,  過小評価 ,  *分散推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： モンテカルロ法 ,  分散推定 ,  ブートストラップ

分類 (1件)： 原子炉工学におけるその他の基礎的事項  (MD02050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： モンテカルロ ,  固有値 ,  シミュレーション ,  分散推定