Liigu sisu juurde

Rõnga kuju ja mõõtmete kujunemist jälgitakse kogu tilkkuivatamise aja jooksul. Hiljutise katse ehitada tilkade aurustumise, kapillaarivoolu ja kontaktliinide sadestamise Monte Carlo mudel on läbi viidud Kim et al. Kasutatakse väärtuste korral, mis ei ole alla nulli.

Samas oli vähe katseid simuleerida efekti ja puudub realistlik täielikult kolmemõõtmeline 3D mudel, sest keeruline kuivatamisprotsess näib piiravat edasist uurimist.

Siin töötame välja stohhastilise meetodi, et modelleerida osakeste sadestumist pinnatud külgneva kolloidse tilga aurustamisel. Algoritmis kasutatakse vedeliku voolu analüütilisi võrrandeid, et arvutada välja triiv-difusioonivõrranditega seotud kallutatud juhusliku kõndimise tõenäosusjaotused.

Monte Carlo analüüsi kasutamine riski hindamiseks

Sissejuhatus Kohvirõnga efekti on täheldatud mitmesugustes katsetes erinevate kolloidsete suspensioonidega 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, kaasa arvatud polümeerid 2 3, 4, kvantpunktid 5, nanoosakesed 6, 7, 8, 9, 10, bakterid 11 ja biofluidid 12, 13, 14, 15, 16, nagu uriin 14, veri 15 ja seerum Mõju on esialgu uurinud Deegan et al.

Varasemad katsed simuleerida efekti põhinesid tavaliselt numbrilistel meetoditel, nagu näiteks piiratud elementide meetodil 20, kasutades analüütilisi võrrandeid, et selgitada välja osakeste keskmise tiheduse profiili areng. Teine lähenemiste perekond, mis põhineb Monte Carlo meetoditel, kasutab diskreetse võre juhuslikult jaotatud osakesi ja arvutab võimalike osakeste liikumissuundade tõenäosused igas simulatsioonietapis.

Hiljutise katse ehitada tilkade aurustumise, kapillaarivoolu ja kontaktliinide sadestamise Monte Carlo mudel on läbi viidud Kim et al.

Monte Carlo modelleerimine binaarne valik

Mudelis kasutati Deegan et al. Samas on simulatsioon piirdunud lihtsustatud radiaalsete osakeste liikumisega ning ei ole arvestanud vertikaalse kiiruse komponenti ja sõltuvust vertikaalsest koordinaadist.

Monte Carlo modelleerimine binaarne valik

Yunker et al. Mudel, mis keskendub ainult kontaktliini lähedusele, ei ole arvestanud tilkade aurustumist ja sissevoolu dünaamikat.

Hiljuti kasutati Monte Carlo lähenemist, mis põhineb kallutatud juhuslikul kõndimisel BRWet uurida üleminekut kohvitsükli ladestumisest ühtlase katvuse poole 2D 8, 9, s. Käesolevas töös arendame edasi BRW-meetodit realistlikumaks 3D-domeeniks ja kasutame Hu ja Larsson 24, 25, 26 vooluanalüüsi, et arvutada iga Monte Carlo etapi MCS puhul proovivõtnud osakese vastav tõenäosus.

See edenemine võimaldab saavutada kohvitsükli täielikku 3D struktuuri ja analüüsida struktuuri Monte Carlo modelleerimine binaarne valik profiili. Rõnga kuju ja mõõtmete kujunemist jälgitakse kogu tilkkuivatamise aja jooksul. Matemaatiline mudel põhineb BRW lähenemisel 27, 28, 29 kuubilise võre struktuuriga 3D-domeenil, mis jäljendab kinnitatud külgneva tilga kuju vt joonis 1 koos sfäärilise korkiga, millel on eelnevalt määratletud algne kontakt nurga väärtus, θ 0 ja tipu kõrgus, h 0.

Тишина. Наверное, Меган, подумал. У нее оставалось целых пять часов до рейса, и она сказала, что попытается отмыть руку. - Меган? - позвал он и постучал .

Domeeni piirpind väheneb aurustumise ajal pidevalt vertikaalses suunas. Eeldatakse, et geomeetriline kuju jääb sfääriliseks korkiks ja kontakt nurga väärtus väheneb pidevalt aja jooksul.

Monte Carlo modelleerimine binaarne valik

Lihtsuse eelduseks on, et tilga tipu kõrgus vähendab lineaarselt mõõtmeteta ajaga, 26. Esialgses olekus jaotuvad osakesed ühtlaselt domeeni sees kindlaksmääratud mahukontsentratsiooni järgi.

Hiljem võib iga simulatsiooni MCS-is iga osake teostada fikseeritud juhusliku liikumise domeeni vabasse lahtrisse.

Võtmed kaasa

Arvutada välja tõenäosused, mis vastavad osakesele antud suuna joonistamise võimalusele, eelkõige mõõtmeta kiiruse komponendid, arvutatakse iga osakese analüütilistest väljenditest 25, 26 vt üksikasju jaotises Meetodid. Kiiruse väärtused sõltuvad oluliselt ajast ja osakeste asendist, mis tõuseb kolmefaasilise domeeni piiri lähedale.

Vahepeal piirab võre konfiguratsioon simuleeritud osakeste nihkumist ühe võreelemendiga ühes MCS-is.

Tänapäeval kasutusel olev Monte Carlo simulatsioon on nime saanud Monte Carlo linna järgi, mis on kuulus hasartmängude poolest. Monte Carlo analüüsi kasutati juba II maailmasõja ajal Alamose teaduslaboris tuumapommi väljatöötamisel [5]. Monte Carlo analüüsi hakati laialdasemalt kasutama ndatel koos Bayesi meetodi kasutamisega [6]. Monte Carlo simulatsioon[ muuda muuda lähteteksti ] Monte Carlo simulatsioon modelleerib võimalike tulemite riskihinnangu, asendades selles mudelis sisendväärtusi saame iga teguri kohta tõenäosusjaotuse. Tehes analüüsi järjest erinevate sisendväärtustega, saame luua mudeli, mis sisaldab tuhandeid või kümneid tuhandeid kordusarvutusi.

Seetõttu võib iga MCS-i kestus olla erinev ja kella märkide suurus on kohandatud kõige kiiremini liikuvale osakestele. Aeglasemate osakeste triivikiirused on kiirendatud kõige kiirema osakese kiiruse teguriga. Seega langevad kõik skaleeritud kiirused vahemikus 0 kuni 1 ja saab välja arvutada proovivõtmise suundade esialgse tõenäosusjaotuse. Siiski on veel üks oluline muutus, mis rakendab ooterežiimi, on vajalik difusiooniparameetri järjepidevuse tagamiseks BRW-mudelis, millel on tugev eelis 28, Tuleb meeles pidada, et juhuslik Brownia või ebaühtlane nihkumine sõltub MCS kestusest.

Seetõttu peaks lühemate simuleerimisetappide puhul, mis vastavad kiirematele triivikiirustele, olema väiksem tõenäosus liikuda ükskõik millises Monte Carlo modelleerimine binaarne valik, mis erineb suuna suunast.

  • KUIDAS KASUTADA MONTE CARLO ANALüüSI RISKI HINDAMISEKS - FINANTSID -
  • RSI Trading System EA V1 2

Difusioonikomponendi langetamine ilma triivekomponenti muutmata toob kaasa oodatava tõenäosuse suurenemise praeguse MCS-i ajal Kui p liikumine on kindlaks määratud, võetakse praegune liikumise suund kallutatud jaotusest. Kuubikujulise võre sfääriline kork on täidetud vedelikuga sinine ja juhuslikult jaotatud osakestega punased kuubikud. Täissuuruses pilt Täiendavat meetodit kasutatakse simulatsioonijärgse lähenemise parandamiseks.

Monte Carlo modelleerimine binaarne valik

Kuna kiirusväärtus kolmefaasilise joone piirkonna lähedal muutub väga suureks, eriti hilisemates etappides, võib otsene skaalamine maksimaalse kiiruse tõttu viia MCS kestuse nullini lähedusse ja seega jõuda aurustamisprotsessi lõpuni võib nõuda lõpmatu arvu MCSi. Selle erinevuse vältimiseks välistatakse maksimaalse kiiruse arvutamisel osakesed, mis jõuavad kohvitsükli kolmefaasilisse kontaktjoonesse või siseküljele.

Lemmik Postitused

See on mõistlik, kuna väljapoole liikuvad osakesed, mis jõuavad domeeni piirini, ei suuda edasi liikuda ja nende tegelik kiirus muutub nulliks. Sama olukord juhtub siis, kui osakesed jõuavad piiritletud kohvirõngasse, mis koosneb blokeeritud osakestest hilisemates etappides.

Isegi kui analüütilised võrrandid näitavad kõrget sellise osakese Monte Carlo modelleerimine binaarne valik, ei võimalda mudelieeskirjad seda liikuda hõivatud rakkudesse ja osakeste võib simuleeritud dünaamikast välja jätta. Seetõttu arvutatakse voolu MCS kestus kõigi teiste osakeste kiiruste alusel, mida piirid ei ole veel blokeerinud.

Kes meetodit kasutab Monte Carlo mudel võimaldab kõigi erinevate elukutsete teadlastel korraldada mitu katset ja seeläbi määratleda sündmuse või otsuse kõik võimalikud tulemused. Rahandussektoris on otsus tavaliselt seotud investeeringuga. Kombineerituna loovad kõik eraldi katsed tõenäosuse jaotuse või riskihinnangu antud investeeringu või sündmuse jaoks. Monte Carlo analüüs on omamoodi mitmemõõtmeline modelleerimistehnika. Kõiki mitmemõõtmelisi mudeleid võib pidada keeruliseks illustratsiooniks "mis oleks, kui?

Mudel kaalub ka võimalikku osakeste aglomeratsiooni klastritena igas MCS-is. Täiendav parameeter, p stick, kontrollib osakeste kleepumise tõenäosust.

Agregeerunud osakesed jätkavad edasist liikumist ühe lahutamatu objektina klastrina ja nende keskmist positsiooni kasutatakse p liigutamiseks ja vastava suuna valimiseks.

Monte Carlo modelleerimine binaarne valik