蒙特卡罗方法及其在辐射剂量计算中的应用

概述了蒙特卡罗方法的产生与发展，阐述了蒙特卡罗方法的基本特点，最后就蒙特卡罗方法在辐射剂量计算上的应用进行了讨论。     

Comparing Exploratory Structural Equation Modeling and Existing Approaches for Multiple Regression with Latent Variables

Exploratory structural equation modeling (ESEM) is an approach for analysis of latent variables using exploratory factor analysis to evaluate the measurement model. This study compared ESEM with two dominant approaches for multiple regression with latent variables, structural equation modeling (SEM) and manifest regression analysis (MRA). Main findings included: (1) ESEM in general provided the least biased estimation of the regression coefficients; SEM was more biased than MRA given large cross-factor loadings. (2) MRA produced the most precise estimation, followed by ESEM and then SEM. (3) SEM was the least powerful in the significance tests; statistical power was lower for ESEM than MRA with relatively small target-factor loadings, but higher for ESEM than MRA with relatively large target-factor loadings. (4) ESEM showed difficulties in convergence and occasionally created an inflated type I error rate under some conditions. ESEM is recommended when non-ignorable cross-factor loadings exist.     

两种DIF检测方法的模拟研究

本研究通过Monte Carlo模拟,探讨MH和LR两种方法在检测DIF时I型错误率和检出率的情况。实验结果表明两种方法的I型错误均控制在0.05左右(α=0.05),LR方法的I型错误率呈现出更加稳定的状态。一致性DIF时,MH方法的检出率略高于LR方法;而非一致性DIF时,LR方法的检出率大大高于MH方法,MH方法对非一致性DIF不敏感。另外,两种方法一致性DIF的检出率随有DIF题目的比例增加而增加,而非一致性DIF的检出率随比例的增加而有所降低。     

高能重离子碰撞赝快度分布分析

采用多源理想气体模型的蒙特卡洛方法重点模拟分析了CU-CU碰撞在22.4 GeV,62.4 GeV,200 GeV三个作用能量下中心碰撞的快度分布特点,以及快度分布宽度与纵向流,核阻止度,次级碰撞等中高能重离子碰撞机制的关系.     

高斯-马尔可夫定理的蒙特卡洛试验

高斯-马尔可夫定理是计量经济学第一个介绍的重要定理,本文利用GAUSS软件设计相应的蒙特卡洛模拟程序。通过分析模拟结果,我们可以直观地认识该定理,加深对该定理的理解与运用,为计量经济学的后续学习打好基础。     

路面性能预测中不确定性的量化(英文)

考虑到路面性能预测中存在的大量可变性和不确定性,为使得路面性能PSI的预测结果可信且有意义,提出了一种基于分布的路面性能指标PSI预测方法.该方法建立在AASHTO路面性能预测模型基础上,把预测变量处理成具有某种概率分布的随机变量,通过蒙特卡洛数值模拟获得PSI的概率分布.基于路面结构和交通参数建立仿真模型,应用PERFORM程序得到数值计算结果.研究结果表明:交通荷载、表面层材料特性和路面初始性能是影响未来路面性能的最主要因素.在获得路面性能PSI指标的概率分布后,其他统计量如未来路面性能的均值函数和方差函数可以很容易得到.     

中国交通运输业碳排放驱动因素与达峰路径

交通运输业是中国碳排放来源的主要部门之一,具有很大的减排潜力。本文首先测算了2001—2020年中国交通运输业的碳排放,接着运用对数平均迪氏指数（LMDI）法分解碳排放的驱动因素,最后运用蒙特卡洛模拟,并设计3种情景（基准情景、技术进步情景和低碳目标情景）,研究不同政策路径对2021—2030年交通运输业碳排放的动态影响及其达峰潜力。研究表明：①中国交通运输业碳排放最主要的驱动因素是经济规模,其次是人口规模;②促降因素为能源碳集约度、交通能源强度以及行业规模,其中影响最大的是行业规模;③蒙特卡洛模拟的结果显示,与基准情景相比,技术进步情景的减排力度最大可达30.27%,低碳目标情景的减排力度最大可达51.32%。此外,3种情景中,只有在低碳目标情景下有可能实现2030年交通运输业的碳达峰目标,另外两种情景尚未出现达峰拐点。最后,根据研究结论,本文为交通运输业实现2030年碳达峰目标提供了相关政策建议。     

用蒙特卡罗法求解贝特朗奇论

针对贝特朗奇论所涉及的一个几何概率问题,由于3种不同样本空间的确定导致其结果的差异,利用蒙特卡罗法随机模拟抽样来验证了解法3的合理性,借助计算机用Matlab软件编程以及数理统计中的统计计数等方法解决了该问题。不仅合理运用了蒙特卡罗法原理,而且对理解以及进一步认识几何概率问题中的随机性具有重要意义。     

空间科学卫星工程项目进度及风险分析——基于蒙特卡洛模拟仿真

通过Crystal Ball软件对空间科学卫星工程项目进度进行蒙特卡洛模拟仿真模拟,预测工程项目完成的时间,并进行敏感度分析,识别出整个研制项目过程中的风险主要存在的阶段.研究表明,蒙特卡洛模拟仿真方法是一种适用于空间卫星工程项目进度管理以及风险识别分析的便捷方法;要注重加强对空间科学卫星工程项目立项论证阶段以及正样研制阶段的风险管理.此方法对空间科学卫星工程项目的进度以及风险管理具有一定的决策依据.     

二重积分的重要函数法模拟

蒙特卡罗方法将抽样点均匀分布在积分区域中,这种抽样方法效率较低。重要函数法则是把抽样点集中在重要区域,在积分区域中选取三个不同样本点,构造重要函数,分别应用泰勒公式得到数值模拟结果。由算法构造和计算结果可知:模拟结果受到抽样点位置影响较大,而重要函数法在积分区域中点展开时得到效果最理想。