3) Monte Carlo
Monte Carlo模拟
1.
Modeling sequence distribution of by Monte Carlo simulation;
壳聚糖分子链序列分布的Monte Carlo模拟
2.
Simulation of the growth of PbTiO_3 thin film by Monte Carlo method Ⅱ:results and discussion;
PbTiO_3薄膜生长的Monte Carlo模拟Ⅱ:模拟结果与讨论
3.
Based on the large sample properties proved by authors,Monte Carlo Simulation method is employed to compare L-N estimator and maximum marginal likelihood estimator for small and moderate sample sizes in an extended Poisson-Gamma model family.
针对这类模型,本文进一步给出了其边际似然函数的解析表达式,并且通过Monte Carlo模拟,对模型中固定效应β的边际似然估计和L-N估计进行了比较,模拟表明L-N估计比边际似然估计在拟Poisson-Gamma模型中有着更加优良的表现,具有更高的精度。
4) Monte-Carlo simulation
Monte-Carlo模拟
1.
Re-assessment of the probabilities of invasion of the fire blight disease via imported apple fruits using Monte-Carlo simulation;
利用Monte-Carlo模拟再评估梨火疫病病菌随水果果实的入侵风险
2.
The Method of Monte-Carlo Simulation Test and Its Advantage;
Monte-Carlo模拟检验法优点分析
3.
Progressive failure analysis of fiber-reinforced composites under fatigue loading using Monte-Carlo simulation
纤维增强复合材料疲劳渐进破坏过程的Monte-Carlo模拟
5) Monte Carlo method
Monte Carlo模拟
1.
Energetics and structures of high-temperature copper cluster studied by Monte Carlo method;
铜团簇(n=55)结构及能量随温度演变的Monte Carlo模拟研究
6) Monte Carlo simulation
Monte Carlo模拟
1.
Monte Carlo simulation of asymmetrical di-block copolymer adsorption and recognition at pattern surface;
非对称两嵌段高分子在选择性壁面识别吸附的Monte Carlo模拟
2.
Monte Carlo simulation of grain growth in calcination process;
焙烧过程晶粒生长的Monte Carlo模拟
3.
Monte Carlo Simulation of Ion Diffusion Process in Electrolyte System;
电化学体系中离子扩散过程的Monte Carlo模拟
补充资料：巨正则系综
组成系综的系统与一温度为T、化学势为μ的很大的热源、粒子源相接触，此时系统不仅同热源有能量交换，而且可以同粒子源有粒子的交换，最后达到平衡，这种系综称巨正则系综。也可以这样设想：取M（M是一很大的数）个体积为V的相同的系统构成系综,其中任意一个系统均可作为所研究的系统, 其余M-1个系统起着恒温槽和粒子源的作用，系统间既有能量交换，又有粒子交流，并共同处于平衡，但各个系统在空间的位置不同，因而它们是可以分辨的。
巨正则系综的分布公式为,
此式给出具有确定体积V、温度T、化学势μ 的系统处于粒子数为N,能量为E的微观态j上的几率。式中Ξ 叫做巨配分函数，可表示为
,
其中包括两重求和,即先固定粒子数N，对系统所有可能的微观态求和，再对粒子数N从0到∞求和。
巨正则分布的经典表示式为
式中(p,q)代表(p1,p2,...,pf；q1,q2,...,qf),dpdq＝dp1dp2...dqfdq1dq2...dqf，h是普朗克常数，f是系统的自由度，同粒子自由度s的关系是f＝Ns,巨配分函数Ξ 为
在量子统计中，巨正则分布的密度矩阵(见统计物理学)为＝Ξ-1exp[(-＋μ)/kT],
式中和分别是系统的哈密顿算符和粒子数算符。而巨配分函数可表为Ξ(T,V,μ)＝tr{exp[(-＋μ)/kT]},
tr表示矩阵对角元的和，也必须包括对算符的本征值求和。
巨配分函数Ξ 是平衡态统计物理中一个非常重要的量,它不是算符,而是温度、体积和化学势的函数，其重要性在于它同系统的热力学量如能量、压强、粒子数平均值、熵、巨热力势等有直接的联系,只要求出Ξ ,就可得到系统所有的平衡态热力学量。在巨正则系综中，系统在某时刻的能量和粒子数同它们的平均值间存在着偏差，即涨落，其大小用相对涨落来量度。
能量的相对涨落是
式中CV是系统的定容热容。
粒子数的相对涨落是
对于单原子分子理想气体，则有
可见，以单原子理想气体为例，结果说明能量和粒子数的相对涨落都同粒子数的平均值成反比。对于宏观系统，嚺≈1023，故这种相对涨落是完全可以忽略的。
巨正则系综的分布公式为,
此式给出具有确定体积V、温度T、化学势μ 的系统处于粒子数为N,能量为E的微观态j上的几率。式中Ξ 叫做巨配分函数，可表示为
,
其中包括两重求和,即先固定粒子数N，对系统所有可能的微观态求和，再对粒子数N从0到∞求和。
巨正则分布的经典表示式为
式中(p,q)代表(p1,p2,...,pf；q1,q2,...,qf),dpdq＝dp1dp2...dqfdq1dq2...dqf，h是普朗克常数，f是系统的自由度，同粒子自由度s的关系是f＝Ns,巨配分函数Ξ 为
在量子统计中，巨正则分布的密度矩阵(见统计物理学)为＝Ξ-1exp[(-＋μ)/kT],
式中和分别是系统的哈密顿算符和粒子数算符。而巨配分函数可表为Ξ(T,V,μ)＝tr{exp[(-＋μ)/kT]},
tr表示矩阵对角元的和，也必须包括对算符的本征值求和。
巨配分函数Ξ 是平衡态统计物理中一个非常重要的量,它不是算符,而是温度、体积和化学势的函数，其重要性在于它同系统的热力学量如能量、压强、粒子数平均值、熵、巨热力势等有直接的联系,只要求出Ξ ,就可得到系统所有的平衡态热力学量。在巨正则系综中，系统在某时刻的能量和粒子数同它们的平均值间存在着偏差，即涨落，其大小用相对涨落来量度。
能量的相对涨落是
式中CV是系统的定容热容。
粒子数的相对涨落是
对于单原子分子理想气体，则有
可见，以单原子理想气体为例，结果说明能量和粒子数的相对涨落都同粒子数的平均值成反比。对于宏观系统，嚺≈1023，故这种相对涨落是完全可以忽略的。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条