蒙特卡罗方法及其应用.doc

计算机处理之蒙特卡罗方法及其应用【标题】 蒙特卡罗方法及其应用【摘要】蒙特卡罗方法是一种随即抽样方法，建立一个与求解有关的概率模型或随即现象来求得所要研究的问题的解这种利用计算机进行模拟的抽样方法以其精度高，受限少等优点广泛应用于数理计算，工程技术，医药卫生等领域本文介绍蒙特卡罗方法的简要内容，起源，基本思路及应用优点，并简要介绍了一些蒙塔卡罗方法在相关医学方面的应用，并提出了一些今后发展与应用上的展望关键词】蒙特卡罗方法 基本内容 应用 【正文】一 蒙特卡罗方法简介1 概述蒙特卡罗(Monte Carlo) 方法, 又称随机抽样法，统计试验法或随机模拟法是一种用计算机模拟随机现象,通过仿真试验,得到实验数据,再进行分析推断,得到某些现象的规律或某些问题的求解的方法蒙特卡罗方法的基本思想是,为了求解数学、物理、工程技术或生产管理等方面的问题,首先建立一个与求解有关的概率模型或 2 / 21随机过程,使它的参数等于所求问题的解,然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算所求参数的统计特征,最后给出所求解的近似值概率统计是蒙特卡罗方法的理论基础,其手段是随机抽样或随机变量抽样。

对于那些难以进行的或条件不满足的试验而言,是一种极好的替代方法蒙特卡罗方法能够比较逼真地描述事物的特点及物理实验过程，解决一些数值方法难以解决的问题，很少受几何条件限制，收敛速度与问题的维数无关例如在许多工程、通讯、金融等技术问题中,所研究的控制过程往往不可避免地伴有随机因素,若要从理论上很好地揭示实际规律,必须把这些因素考虑进去理想化的方法是在相同条件下进行大量重复试验,采集试验数据,再对数据进行统计分析,得出其规律但是这样需要耗费大量的人力、物力、财力,尤其当一个试验周期很长,或是一个破坏性的试验时,通过试验采集数据几乎无法进行,此时蒙特卡罗方法就是最简单、经济、实用的方法因此它广泛应用在粒子输运问题，统计物理，典型数学问题，真空技术，激光技术以及医学，生物，探矿等方面蒙特卡罗方法研究的问题大致可分为两种类型,一种是问题本身是随机的;另一种本身属于确定性问题,但可以建立它的解与特定随机变量或随机过程的数字特征或分布函数之间的联系,因而也可用随机模拟方法解决,如计算多重积分,求解积分方程、微分方程、非线性方程组,求矩阵的逆等 3 / 212 起源蒙特卡罗方法的起源可以追溯到 18 世纪著名的蒲丰问题, 1777年,法国科学家蒲丰(Buffon)提出用投针试验计算圆周率 π 值的问题。

2.1 蒲丰问题蒲丰问题是一个古典概率问题,在平面上有彼此相距为 2a 的平行线,向平面任意投一长度为 2l 的针,假定 l

3　蒙特卡罗方法的基本思路和特点用蒙特卡罗方法求解问题时,应建立一个概率模型,使待解问题与此概率模型相联系,然后通过随机试验求得某些统计特征值作为待解问题的近似解,与此相似,在一些物理问题,如核裂变、直流气体放电等过程中,粒子的输运过程及粒子输运总效应,也是可以与某些概率过程联系起来,例如,电子与原子、分子、离子的碰撞过程,实际上就是与碰撞截面有关的概率过程,这样,从数学物理特征来说,类似于用随机投针方法计算 π 的近似值,确定条件下的核裂变、直流气体放电中粒子的输运过程及粒子输运的总效应可以用多次掷骰子的方法近似求出 6 / 21随着现代计算机技术的出现和飞速发展,用计算机模拟概率过程,实现多次模拟试验并统计计算结果,进而可获得所求问题的近似结果,计算机的大存储量、高运算速度使得在短时间内,获得精度极高且内容丰富的模拟结果,在历史上,也正是原子弹工程研究初期阶段的工作,为模拟裂变物质的中子随机扩散,提出了运用大存储量、高运算速度计算机的要求,这也成为当时推动计算机技术发展的重要动力,也就是在第二次世界大战期间,冯·诺依曼和乌拉姆两人把他们所从事的与研制原子弹有关的秘密工作—对裂变物质的中子随机扩散进行直接模拟—以摩纳哥国的世界闻名赌城蒙特卡罗(Monte Carlo)作为秘密代号来称呼。

用赌城名比喻随机模拟,风趣又贴切,很快得到了广泛接受,此后,人们便把这种计算机随机模拟方法称为蒙特卡罗方法二 蒙特卡罗方法在相关医学方面的应用（一） 蒙特卡罗方法在辐射防护中的应用1 蒙特卡罗方法与 MCNP 程序蒙特卡罗方法利用已知的光子反应截面数据, 模拟各种微观物理过程, 通过概率抽样对源粒子的行为进行跟踪, 决定每次碰撞后次级粒子的运动方向和速度根据需要对相应的物理量进行统计, 逐次跟踪下去, 就可以得到所需的结果该方法相当于一种计算机模拟实验由于射线与物体作用是一个随机过程, 所得到的宏观物理量又是一个统计值, 对复杂条件下辐射场的计算, 射线衰减与散射过程 7 / 21及空间物质的几何分布有关, 做准确的解析困难很大在这种情况下, 蒙特卡罗方法是很有效的求解方法在反应堆及实验装置中, 常用吸收性很强的物质作为中子和光子的屏蔽材料, 求中子或光子经过不同介质, 不同厚度的屏蔽层后的穿透概率和能量分布当屏蔽物的形状复杂, 散射各向异性, 材料介质不均匀, 核反应截面与能量、位置有关时, 迁移方程难以用数值方法求解, 用蒙特卡罗方法能够得到满意的结果因此, 可将蒙特卡罗方法应有于辐射屏蔽防护上。

我们采用 MCNP 作为计算程序MCNP 是一个大型多功能的蒙特卡罗计算程序, 可处理复杂场所三维几何结构的中子- 光子耦合输运问题MCN P 具有较强的通用性, 在源描述、空间物质的几何分布上具有很大的灵活性, 可处理任意三维几何结构问题, 适用面宽, 现已用于射线无损检测系统、辐射屏蔽、核仪器设计和保健物理等许多问题上它可以很好的用于跟踪计算、决定辐射剂量、物理实验模拟、辐射屏蔽防护上对光子的输运问题,MCNP 详细处理了各种微观物理过程MCNP 程序通过一个输入文件 IN P 和有关元素的截面数据文件对物理问题进行计算输入文件包括描述问题所必需的全部信息, 由包含不同输入信息的数据卡片组成, 卡片具有指定的格式在每一卡片中填写量化的数据信息输入卡片按类主要分为栅元卡、曲面卡、数据卡三个部分栅元卡和曲面卡描述物体分布的空间几何信息, 每一个几何体通过栅元由描述几何体各表面的曲面按一定关 8 / 21系构成, 空间几何越复杂, 需要的曲面卡和栅元卡就越多数据卡包括问题(光子、中子) 类型、栅元物理参数、曲面物理参数、源描述、材料描述、结果计数描述、问题截断条件等另外还有一些专门的数据卡片提供降低方差、减少计算所需时间的技巧方法。

使用该程序主要是对它的输入卡 IN P 的记录形式、计算结果输出、误差估计、减少相对误差技巧的掌握减小相对误差的主要方法有: (1) 增加输运粒子数; (2)强迫碰撞; (3) 增加粒子的重要性; (4) 源偏倚; (5) 使用能量截断卡运用这些方法可使在运行相同粒子数情况下的相对误差降低2 蒙特卡罗方法的优势蒙特卡罗方法在辐射防护领域的应用是该方法的重要的应用领域之一由于受物理条件的限制, 为了得到所求结果, 必须借助理论计算蒙特卡罗方法具有逼真地描述真实的物理过程的特点具体地说, 蒙特卡罗方法具有以下几个方面的优势:一、由于某些核实验或者工程项目耗资巨大且需要很长的时间, 而在理论上又无法进行推导, 利用蒙卡方法可有效节省资金和时间二、由于蒙卡方法是利用计算机进行模拟实验, 可有效避免放射性物质对环境的污染三、对于有些实验, 可通过对模拟结果和实验结果的比较,达到减小误差的目的对于外照射防护, 一般采取下面三种方法中的一种, 或几种联合应用: 1、缩短受照时间; 2、增大与辐射源之间的距离; 3、在人与辐射源之间增加辐射屏蔽辐射屏蔽在辐射防护领域占有 9 / 21相当重要的地位, 用 MCN P 程序进行屏蔽计算, 最重要的就是要设置好粒子源和粒子探测器, 在输入文件中要设定好源项和计数卡, 在计数卡设定好粒子探测器的种类、位置。

二） 蒙特卡罗方法在光动力疗法中的应用光动力疗法( photodynamic therapy, PDT)利用光敏剂受光激发,诱发化学反应产生光毒性物质,选择杀伤病变组织蒙特卡罗方法计算大量光子迁移轨迹,统计复杂几何形状非均匀生物组织模型光子宏观能量分布,建立两种不同光学参数组织光动力剂量数学模型,可提供分析光动力疗法选择性损伤新途径蒙特卡罗方法认为光子与悬浮粒子碰撞,步长和方向改变遵循统计规律逐个计算大量光子迁移轨迹,统计光子宏观能量分布利用光动力剂量,光敏剂浓度和能量分布之间关系,建立光动力剂量数学模型模拟过程中,假定氧是充足的,忽略它对组织光学性质影响;忽略光敏剂滞留对组织光学参数影响,有研究证明, 光敏剂滞留使吸收系数只增加 0. 01cm- 1 cm;忽略光漂白效应对光敏剂的影响光损伤是个阈值现象,每条光动力剂量曲线可被视为阈值曲线增加光剂量(或光敏剂浓度)使损伤阈值向组织深处移动,表现为光动力剂量曲线向纵深发展用组织坏死光动力剂量阈值评价模型中选择性损伤程度光动力疗法对肿瘤组织损伤程度与光敏剂剂量和光子能量分布有关采用蒙特卡罗方法,利用光动力剂量、光敏剂浓度和能量分 10 / 21布之间关系,建立两种不同光学参数组织光动力剂量数学模型,研究光动力疗法中选择性光损伤。

蒙特卡罗方法逐个计算大量光子迁移轨迹,统计嵌于正常组织的肿瘤中光子宏观能量分布相比正常组织,肿瘤组织表现出较高吸收率利用损伤阈值衡量光动力疗法选择性损伤程度光动力剂量数学模型研究光剂量和光敏剂浓度相互制约关系,提供分析光动力疗法选择性损伤新途径三） 蒙特卡罗方法在肿瘤放射物理学中的应用粒子与物质相互作用时服从统计学规律,发生作用的位置、作用的形式(如对光子而言,有光电效应、康普顿效应、电子对效应),发生作用后粒子可能被吸收或散射,散射粒。