Метод Монте-Карло — это численный метод решения математических, физических и инженерных задач, основанный на многократном использовании случайных величин и методов математической статистики для моделирования сложных процессов. Метод позволяет получать приближенные решения задач, аналитическое решение которых затруднено или невозможно, путем проведения большого числа случайных испытаний (симуляций). Основные принципы В основе метода Монте-Карло лежит идея статистического моделирования. Исследуемый процесс заменяется вероятностной моделью, после чего компьютер многократно воспроизводит случайные события в соответствии с заданными законами распределения. По мере увеличения количества испытаний статистическая погрешность уменьшается, а результаты приближаются к истинному значению. Точность метода зависит главным образом от числа выполненных расчетов, качества генератора случайных чисел и корректности математической модели исследуемого процесса. История развития Основы метода были разработаны в середине XX века в ходе работ по Манхэттенскому проекту. Значительный вклад в его развитие внесли американские ученые Станислав Улам, Джон фон Нейман и Николас Метрополис. Название «Монте-Карло» было предложено Метрополисом по аналогии с казино в княжестве Монако, где исход игр определяется случайностью. Развитие высокопроизводительных вычислений превратило метод Монте-Карло в один из важнейших инструментов современной вычислительной физики и инженерного анализа. Области применения Метод Монте-Карло широко используется для решения задач: ядерной физики; нейтронной физики; радиационной защиты; теплофизики; гидродинамики; квантовой механики; финансового моделирования; оценки надежности сложных технических систем; анализа рисков; машинного обучения и искусственного интеллекта. Связь с атомной отраслью Метод Монте-Карло является одним из важнейших вычислительных инструментов современной атомной отрасли. Он применяется для высокоточного моделирования переноса нейтронов, фотонов, электронов и других элементарных частиц в реакторных установках, защитных конструкциях, ядерном топливе, детекторах излучения и объектах ядерного топливного цикла. В отличие от приближенных детерминированных методов, метод Монте-Карло моделирует индивидуальные траектории большого количества частиц с учетом вероятностей всех возможных взаимодействий с веществом. С его помощью выполняются: расчеты критичности ядерных реакторов; моделирование активных зон реакторов; анализ нейтронных потоков; проектирование биологической защиты; расчет дозовых нагрузок на персонал и население; моделирование радиационных полей; разработка новых типов ядерного топлива; исследования исследовательских, энергетических и быстрых реакторов; моделирование транспортных упаковочных комплектов для радиоактивных материалов; анализ безопасности объектов использования атомной энергии. Метод особенно востребован при создании реакторов нового поколения, включая реакторы на быстрых нейтронах, малые модульные реакторы (SMR), исследовательские реакторы и термоядерные установки. Программные комплексы Наиболее известными программными пакетами, реализующими метод Монте-Карло, являются: MCNP (Monte Carlo N-Particle); OpenMC; Serpent; Geant4; FLUKA; PHITS; MCS. Эти комплексы используются научными организациями, университетами, регулирующими органами и предприятиями атомной промышленности во всем мире. Преимущества Основными достоинствами метода являются: высокая точность моделирования сложных физических процессов; возможность учета геометрии практически любой сложности; моделирование большого числа типов взаимодействий частиц; универсальность применения; возможность решения задач, недоступных аналитическими методами. Ограничения К недостаткам метода относятся: высокая вычислительная трудоемкость; значительные требования к вычислительным ресурсам; необходимость выполнения большого количества статистических испытаний для достижения высокой точности; наличие статистической погрешности, уменьшающейся по мере роста числа моделируемых событий. Значение для атомной энергетики Развитие современных суперкомпьютеров и высокопроизводительных вычислительных систем сделало метод Монте-Карло одним из ключевых инструментов цифрового проектирования объектов атомной энергетики. Он широко применяется при лицензировании новых реакторных установок, верификации инженерных расчетов, научных исследованиях, анализе безопасности и оптимизации конструкций. Во многих случаях результаты расчетов методом Монте-Карло используются в качестве эталонных для проверки более быстрых инженерных расчетных кодов.  

Метрополите́н, метро́ — городская внеуличная железная дорога, имеющая собственный габарит, инженерно отделённая от любого другого транспорта и пешеходного движения и предназначенная для пассажирского движения. Может быть подземным, наземным и надземным.

Рубрика портала "Атомная энергия 2.0" с публикациями студентов, молодых ученых и специалистов