<i>Stochastic Simulation in Physics</i>

MacKeown, P. K.; Gould, Harvey; Tobochnik, Jan

doi:10.1119/1.19184

Cited by 34 publications

(50 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…рархічному рівні використовуються методи кінетичного Монте-Карло та Метрополісові методи [36], сутність яких полягає у знахо-дженні не положення частинок, а ймовірности реалізації положень атомів чи формування атомових структур P(x). У загальній матема-тичній інтерпретації, розглядаючи систему у дифузійних просторо-во-часових масштабах, задачу зводять до розв'язання основного кі-нетичного рівнання:…”

Section: мультимасштабний підхід числового моделюванняunclassified

“…де W(x − x′, x) -ймовірність мікроскопічних переходів з конфіґу-рації x − x′ до стану x, що визначаються часом стрибка атома та ене-ргетичним бар'єром [36]. Безпосереднє використання такого підхо-ду для дослідження опромінюваних стопів викладено у роботі [9].…”

Section: мультимасштабний підхід числового моделюванняunclassified

See 1 more Smart Citation

Modelling of Microstructural Transformations in the Systems Subject to Radiation Influence

2012

View full text Add to dashboard Cite

Розвинуто формалізм для послідовного опису мікроструктурних перетво-рень і фазового розшарування у системах, що перебувають у сильно нерів-новажних умовах, викликаних дією опромінення. Аналізу проведено в ра-мках методи фазового поля кристалу, що дає змогу проводити дослідження на просторових масштабах молекулярної динаміки, однак на часових інте-рвалах дифузійної динаміки. Виявлено умови перебігу мікроструктурних перетворень у періодичних однокомпонентних системах кристалічного ти-пу за наявности конкурувальних стохастичних потоків: термічно стиму-льованого та балістичного перемішування атомів. Аналізою поведінки сис-тем на більш високому ієрархічному рівні для бінарних систем еквіатомо-вого складу встановлено реверсивний характер перебігу процесу фазового розшарування. Для систем із несумірними часовими масштабами розпо-всюдження збурень, що характеризуються ефектами пам'яті, виявлено присутність процесів відбору структур за наявности флюктуацій довжин стрибків атомів, вибитих високоенергетичними частинками.Formalism is developed for description of microstructure transformations and phase separation in systems under irradiation. Investigation is made within the scope of the crystal phase-field method. This approach allows one to simulate materials on the molecular-dynamics spatial scales but on the diffusivedynamics temporal scales. Considering a model for a periodic one-component system driven by both competing stochastic fluxes-thermally-stimulated and external ballistic mixing flues of atoms, conditions of microstructuretransformations' appearance are determined. Analysis of the system on a mesoscopic level for a binary equiatomic system is performed. Reentrant character of phase-separation process is revealed. For systems with transient dynamics, for instance, with incommensurable time scales of propagation of disturbances, which are characterized by the memory effects, at presence of fluc- Fiz. Met. 2012, т. 13, сс. 101-187 Оттиски доступны непосредственно от издателя Фотокопирование разрешено только в соответствии с лицензией © 2012 ИМФ (Институт металлофизики им. Г. В. Курдюмова НАН Украины) Напечатано в Украине.

show abstract

Section: мультимасштабний підхід числового моделюванняunclassified

Modelling of Microstructural Transformations in the Systems Subject to Radiation Influence

2012

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…These methods exploit the tensor product structure of the solution function space, resulting from the product structure of the probability space defined by input random parameters. Finally, the direct Monte Carlo numerical simulation method (see for instance [117,87,88] is a very effective and efficient method because this method (1) is non-intrusive, (2) is adapted to massively parallel computation without any software developments and (3) is such that its convergence can be controlled during the computation and (4) the speed of convergence is independent of the dimension. The speed of convergence of the Monte Carlo method can be improved using advanced Monte Carlo simulation procedures [118,119,120,121], subset simulation technics [122], important sampling for high dimension problems [123], local domain Monte Carlo Simulation [124].…”

Section: Propagation Of Uncertainties or What Are The Methods To Solvmentioning

confidence: 99%

“…The second one is the construction of the generator once c 0 et λ have been calculated. These two aspects can be solved using the Markov Chain Monte Carlo methods (MCMC) (see for instance [62,87,88,58]). The transition kernel of the homogeneous (stationary) Markov chain of the MCMC method can be constructed using the Metropolis-Hastings algorithm [89,90,91,92] or the Gibbs algorithm [93] which is a slightly different algorithm for which the kernel is directly derived from the transition probability density function and for which the Gibbs realizations are always accepted.…”

Section: Construction Of the Stochastic Models Using The Maximum Entrmentioning

confidence: 99%

Stochastic modeling of uncertainties in computational structural dynamics—Recent theoretical advances

Soize

2013

Journal of Sound and Vibration

140

106

View full text Add to dashboard Cite

To cite this version:Christian Soize. Stochastic modeling of uncertainties in computational structural dynamics -Recent theoretical advances. Journal of Sound and Vibration, Elsevier, 2013, 332 (10) AbstractThis paper deals with a short overview on stochastic modeling of uncertainties. We introduce the types of uncertainties, the variability of real systems, the types of probabilistic approaches, the representations for the stochastic models of uncertainties, the construction of the stochastic models using the maximum entropy principle, the propagation of uncertainties, the methods to solve the stochastic dynamical equations, the identification of the prior and the posterior stochastic models, the robust updating of the computational models and the robust design with uncertain computational models. We present recent theoretical advances in this field concerning the parametric and the nonparametric probabilistic approaches of uncertainties in computational structural dynamics for the construction of the prior stochastic models of both the uncertainties on the computational model parameters and on the modeling uncertainties, and for their identification with experimental data. We also present the construction of the posterior stochastic model of uncertainties using the Bayesian method when experimental data are available.

show abstract

“…[271] and [272] are both good introductions for readers with some grasp of statistical mechanics. There are also very nice discussions in [58,31,142].…”

Section: Monte Carlomentioning

confidence: 99%

Methods and Techniques of Complex Systems Science: An Overview

Shalizi

Topics in Biomedical Engineering International Book Series

156

102

View full text Add to dashboard Cite

In this chapter, I review the main methods and techniques of complex systems science. As a first step, I distinguish among the broad patterns which recur across complex systems, the topics complex systems science commonly studies, the tools employed, and the foundational science of complex systems. The focus of this chapter is overwhelmingly on the third heading, that of tools. These in turn divide, roughly, into tools for analyzing data, tools for constructing and evaluating models, and tools for measuring complexity. I discuss the principles of statistical learning and model selection; time series analysis; cellular automata; agent-based models; the evaluation of complex-systems models; information theory; and ways of measuring complexity. Throughout, I give only rough outlines of techniques, so that readers, confronted with new problems, will have a sense of which ones might be suitable, and which ones definitely are not.

show abstract

Stochastic Simulation in Physics

Cited by 34 publications

References 0 publications

Modelling of Microstructural Transformations in the Systems Subject to Radiation Influence

Modelling of Microstructural Transformations in the Systems Subject to Radiation Influence

Stochastic modeling of uncertainties in computational structural dynamics—Recent theoretical advances

Methods and Techniques of Complex Systems Science: An Overview

Contact Info

Product

Resources

About