KDソース,カーネル密度推定を用いたモンテカルロ粒子源生成ツール【JST・京大機械翻訳】

Schmidt N. S.; Abbate O. I.; Prieto Z. M.; Robledo J. I.; Damian J. I. Marquez; Marquez A. A.; Dawidowski J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212782791518 整理番号：22P0302270

KDソース,カーネル密度推定を用いたモンテカルロ粒子源生成ツール【JST・京大機械翻訳】

KDSource, a tool for the generation of Monte Carlo particle sources using kernel density estimation

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発行年： 2022年03月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

モンテカルロ放射輸送シミュレーションは,原子力システムの設計の改善に明らかに貢献した。ビーム内または遮蔽シミュレーションを行うとき,粒子が元のソースから遠く離れた領域まで追跡されなければならず,しばしば十分な統計を欠いているという事実により,複雑さが生じる。粒子リストの使用や合成ソースの生成のようなこの問題を克服する異なる可能性が既に報告されている。本研究では,適応多変量カーネル密度推定器(KDE)法を用いて新しい手法を示した。この概念をKDSourceに実装し,KDE源のモデリング,最適化およびサンプリングのための一般的ツールであり,便利なユーザインタフェイスを提供した。この方法の基本的特性を,既知の密度分布を有する分析問題で研究した。さらに,このツールを2つのモンテカルロシミュレーションで用いて,中性子ビームをモデル化し,それは実験結果と良好な一致を示した。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 数値計算 , 人工知能

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