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Universal methodology for statistical error and convergence of correlated Monte Carlo tallies

モンテカルロ法計算における相関タリーの統計誤差・収束に関する普遍的方法

植木 太郎

Ueki, Taro

相関を伴うモンテカルロ計算タリーの統計誤差を、標準化時系列とブラウン橋の統計を組み合わせて評価できることは、オペレーションズ・リサーチで知られている事実である。本論文では、標準化時系列を確率微分方程式に基づいてブラウン運動に収束する統計量に変換し、統計誤差評価・確率的分布収束の判定を、近似なしで、タリーを格納することなしに実行する手法について報告する。手法の妥当性検証に関しては、強相関下の臨界性問題、原子炉の全炉心計算、動特性パラメータ評価を例として報告する。

It is known that the convergence of standardized time series (STS) to Brownian bridge yields standard deviation estimators of the sample mean of correlated Monte Carlo tallies. In this work, a difference scheme based on a stochastic differential equation is applied to STS in order to obtain a new functional statistic (NFS) that converges to Brownian motion (BM). As a result, statistical error estimation improves twofold. First, the application of orthonormal weighting to NFS yields a new set of asymptotically unbiased standard deviation estimators of sample mean. It is not necessary to store tallies once the updating of estimator computation is finished at each generation. Second, it becomes possible to assess the convergence of sample mean in an assumption-free manner by way of the comparison of power spectra of NFS and BM. The methodology is demonstrated for three different types of problems encountered in Monte Carlo criticality calculation.

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