Métodos de Monte Carlo

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Aplicación de los métodos secuenciales de Monte Carlo al seguimiento visual 3D de múltiples objetos

Aplicación de los métodos secuenciales de Monte Carlo al seguimiento visual 3D de múltiples objetos

Una aproximación existente que resulta muy interesante consiste en tratar al mis- mo tiempo los problemas de estimación de la posición de las cámaras y de recons- truir la escena. Este problema es conocido como structure from motion. Estos méto- dos enlazan de manera natural con los métodos de múltiples imágenes. Por ejemplo, [Dav03] usa una cámara móvil para extraer la posición de la cámara en todo mo- mento e información acerca de la posición 3D de los objetos que está viendo. Este método hace uso de un filtro de Kalman para estimar el modelo de movimiento de la cámara y para corregir los puntos estimados pertenecientes a la escena. Otras aproxi- maciones emplean técnicas diferentes, como pueden ser los métodos de Monte Carlo [QC04, QCZ05] o los filtros de partículas [PC05, PC06], para obtener resultados si- milares. Métodos como estos últimos no intentan construir una representación densa de la escena, sino que construyen una representación liviana con unos cuantos pun- tos de interés. Dichos puntos se usarán para relacionar la información obtenida con su posición espacial o para interactuar con la formación de las imágenes en 3D. Los sistemas de realidad aumentada [KV98] hacen uso de estás técnicas.
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Diferenciación algorítmica para el cálculo de sensibilidades de productos derivados financieros mediante métodos Monte Carlo

Diferenciación algorítmica para el cálculo de sensibilidades de productos derivados financieros mediante métodos Monte Carlo

El creciente nivel de sosticación de los instrumentos derivados y de los mercados - nancieros ha reducido los modelos con fórmulas analíticas de forma cerrada a un pequeño porcentaje del inventario general de modelos de instituciones nancieras. Consecuente- mente, la mayor parte de los motores de jación de precios se basan en métodos Monte Carlo, para los cuales los tiempos de computación de las griegas empleando métodos tradicionales son muy altos. Estos métodos están basados principalmente en el método de diferencias nitas, ampliamente utilizado en los equipos cuantitativos de las empresas nancieras de todo el mundo debido principalmente a su sencillez y a su facilidad de im- plementación. Sin embargo, el coste computacional de calcular el precio y las derivadas asociados se multiplica aproximadamente por el número de derivadas más uno, con res- pecto al coste computacional de calcular el precio únicamente, algo que para productos con varios subyacentes puede ser una limitación importante. Además, los esquemas de di- ferencias nitas llevan asociado un error de truncamiento y exigen de antemano establecer un valor de bump, una decisión que puede ser trascendental en el cálculo de griegas.
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Navegación autónoma de un robot móvil usando técnicas probabilísticas de localización y mapeo basadas en métodos Monte Carlo secuenciales

Navegación autónoma de un robot móvil usando técnicas probabilísticas de localización y mapeo basadas en métodos Monte Carlo secuenciales

Además de implementar los algoritmos de localización y mapeo usando métodos Monte Carlo secuenciales estándar, en la presente tesis también se ha propuesto algunas mejoras a estos algoritmos estándar con el fin de obtener mejores resultados tanto en la estimación de estado como en el tiempo de ejecución. Estas mejoras representan uno de los principales aportes de la presente tesis. Adicionalmente, también se ha implementado un sistema de planeamiento usando el algoritmo A*, con el fin de dotar al robot el nivel de cognición que le permitirán encontrar las trayectorias óptimas con el fin que este llegue a sus metas; y un sistema de control de movimiento basado en el controlador PID, con el fin que el robot sea capaz de seguir las trayectorias planificadas. Estos cuatro componentes son los que hacen que nuestro robot sea autónomo, y por tal, sea capaz de desarrollar tareas al más alto nivel.
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Adecuación de generación de S E P  utilizando métodos de Monte Carlo, con aplicación en Matlab para el sistema ecuatoriano

Adecuación de generación de S E P utilizando métodos de Monte Carlo, con aplicación en Matlab para el sistema ecuatoriano

Algunas técnicas eran utilizadas anteriormente para determinar la capacidad de generación, por citar una, la cual consistía en escoger la reserva como un porcentaje fijo entre la diferencia de la capacidad instalada y la demanda máxima. Existen otros criterios como el que la reserva sea determinada como el excedente mínimo considerando la pérdida de la unidad más grande del sistema; en la actualidad estos criterios han sido desplazados por métodos probabilísticos que responden y reflejan factores reales que influyen en el comportamiento y operación de un sistema para mantener los parámetros de calidad y seguridad.
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Curso: Métodos de Monte Carlo Unidad 2, Sesión 6: Integración por Monte Carlo

Curso: Métodos de Monte Carlo Unidad 2, Sesión 6: Integración por Monte Carlo

consistente en estimar por Monte Carlo con el nro. de replicaciones de la parte b el valor de la integral, as´ı como intervalos de confianza de nivel 0.9, 0.95 y 0.99. Para cada nivel de confianza, calcular el nivel de cobertura emp´ırico (en que porcentaje de los 500 experimentos el

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9944 pdf

9944 pdf

Los métodos de integración y simulación Monte Carlo surgen porque cuando se realiza el cálculo de la distribución a posteriori muchas veces éste resulta muy cos- toso, ya que regularmente esta distribución no tiene una forma cerrada. El costo se centra en el cálculo de ciertas integrales que no pueden resolverse analíticamente y por lo tanto se necesita contar con métodos eficientes que permitan resolver integrales en varias dimensiones. Entonces, gracias al avance computacional se pueden utilizar diversos algoritmos estadísticos para aproximar las integrales que surgen del análisis bayesiano y así poder hacer inferencias del parámetro aún cuando no se conozca exactamente la distribución.
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Metodología de calibración para equipo de monitoreo eléctrico propietario PQ UAQ

Metodología de calibración para equipo de monitoreo eléctrico propietario PQ UAQ

Una de las necesidades más importantes dentro del monitoreo de la calidad de la energía es el desarrollo de instrumentos de medición, instrumentos que deben ser calibrados para poder cumplir su propósito de manera adecuada. Referente a métodos de calibración en instrumentos completos existen una buena cantidad de propuestas como la de Ferrero et al. (2002) quienes desarrollaron un procedimiento para calibrar Instrumentos para medición de calidad de energía basado en el método Monte Carlo que determina la función de densidad de probabilidad de cada dispositivo en el sistema desde la entrada de las señales hasta la conversión con la ayuda de un calibrador Fluke 5500 que genera lo valores de referencia. Ramos et al. (2006) propusieron un método de calibración para sensores de voltaje y corriente en mediciones de calidad de energía basado en la respuesta de los sensores a valores de corriente directa aplicados por el calibrador Wavetek 9100, un software basado en LabVIEW y XML ayuda en la adquisición de datos. Hao et al. (2009) publicaron su investigación sobre un sistema de calibración multifunción para calidad de energía que integra programación virtual de instrumentos y electrónica de potencia para conseguir una adquisición rápida de datos digitales. Chen (2012) desarrolló una plataforma de pruebas de calibración para equipos de monitoreo de calidad de energía para la integración de energía eólica en las redes.
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Anisotropía de superficie en nanopartículas de magnetita: simulación de Monte Carlo

Anisotropía de superficie en nanopartículas de magnetita: simulación de Monte Carlo

Es bien conocido que las propiedades magnéticas de materiales en forma de partículas pequeñas se encuentran fuertemente influenciadas por efectos de tamaño y efectos de superficie. Los efectos de tamaño surgen debido al tamaño nanométrico de las partículas, y por ende a un número bajo de átomos. Por otro lado, los efectos de superficie tienen lugar debido al rompimiento de la simetría de estructura cristalina en las regiones límites de la partícula, acompañado de una disminución en el número de coordinación y la aparición de desorden estructural (rugosidades en la superficie) debido al proceso de relajación del sistema hacia una estructura más estable. Aspectos como estos dan lugar a comportamientos anómalos en las propiedades magnéticas de los sistemas respecto al comportamiento del material masivo (o material en bulk). Por ejemplo, por diferentes métodos experimentales se ha observado una reducción en la magnetización de saturación en varios tipos de ferritas en forma de nanopartículas [1], y se ha postulado la existencia de un estado en el que los espines de superficie se encuentran en orientaciones levemente distintas de las dictadas por la estructura interna (aleatoriamente “ladeados” o spin canting), como resultado de la competitividad de las interacciones presentes sin lograr claridad acerca de su origen [2]. Estos hechos nos han llevado a considerar el efecto de la anisotropía de superficie sobre las propiedades magnéticas de una nanopartícula de magnetita (también conocida como ferrita de hierro) que presenta ordenamiento ferrimagnético por debajo de la temperatura de transición magnética (T C ≈ 860K);
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Estudio de la confiabilidad de transformadores conversores en sistemas de transmisión HVDC usando la teoría de árboles de fallas

Estudio de la confiabilidad de transformadores conversores en sistemas de transmisión HVDC usando la teoría de árboles de fallas

El software de simulación usado [16] arroja resultados muy importantes para la evaluación del sistema; con la ayuda de dicho software fue posible modelar siete subsistemas que conforman la totalidad del transformador conversor HVDC, estos subsistemas modelados se presentan en el capitulo VI del presente trabajo. A partir de los siete modelos se clasificaron las fallas más comunes y relevantes del transformador conversor. Los modelos obtenidos fueron analizados y validados por medio de análisis de probabilidades y simulación de Monte-Carlo para confrontar la exactitud y precisión por ambos métodos, los datos obtenidos en ambas metodologías de simulación fueron analizados en el capitulo VII, finalmente se concluyo que el subsistema mas critico en el transformador conversor son las fallas en las bobinas con un porcentaje de importancia de 65.85% (obtenido por medio de análisis de probabilidades) y 66.25% (obtenido por medio de simulación de Monte-Carlo). Los datos presentados sobre las fallas en las bobinas, indican que a la hora de la fabricación o mantenimiento del transformador conversor para HVDC, se requiere prestar minuciosa atención a esta parte constitutiva del transformador; ya que su aporte al evento tope tiene las estadísticas más altas.
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Campos pequeños en radioterapia: efectos de oclusión de la fuente

Campos pequeños en radioterapia: efectos de oclusión de la fuente

En la radioterapia moderna se ha incrementado la utilización de campos pequeños de radiación. El uso de estos campos, por lo general de tamaño menor a 4cmx4cm, involucran varios desafíos dosimétricos debido a la falta de equilibrio electrónico, la disponibilidad de detectores de dimensiones comparables a las del campo y al efecto del tamaño de la fuente. Este último contribuye a la dificultad a través del ensanchamiento de los perfiles, resultando en que los métodos para determinar el tamaño de campo, como lo es Full Width at Half Maximum (FWHM) fracasen. En este trabajo, se determinó la oclusión de la fuente a través de medidas de perfiles en campos de 2cmx2cm, 1.5cmx1.5cm y 1cmx1cm en un equipo Varian Clinac 6EX, a 10cm de profundidad en un fantoma de agua. Dichas medidas se compararon con cálculos Monte Carlo y datos geométricos. El modelo numérico se validó contrastando con medidas experimentales en un campo de 10cmx10cm a 10cm de profundidad. Los resultados mostraron que para un campo de 10cmx10cm la oclusión es de un 1% para datos experimentales y 1.5% para simulados. Para un campo de 2cmx2cm, el valor de FWHM para datos experimentales y simulados es menor que los datos geométricos en un 3% y 8% respectivamente. Para el campo de 1.5cmx1.5cm y 1cmx1cm la oclusión correspondiente a datos experimentales es del 10% y 15% y para datos simulados es del 18% y 10% respectivamente. Esto demuestra la influencia del tamaño de la fuente en la determinación de FWHM cuando se conforman campos pequeños. Finalmente, se discute la fuerte influencia de las dimensiones de las celdas de medición en la precisión del cálculo numérico.
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Ars Conjectandi y el método Monte Carlo

Ars Conjectandi y el método Monte Carlo

En el área de medicina hay una gran variedad de temas tratados con el método Monte Carlo, por ejemplo, Hoffman, Metropolis y Gardiner (1955) estudian el problema de la aleatoriedad existente en el tiempo entre mitosis en poblaciones de células can- cerosas. La simulación realizada se basa en dar una distribución de probabilidad a este tiempo entre mitosis y por medio de métodos Monte Carlo, empezando con una célula, simular el crecimiento del tumor. Barret (1969) estudia, a través de un modelo estocás- tico, los eventos asociados a la reproducción humana, modelando las probabilidades de concepción. O’Neill et al. (2000) analizan, utilizando métodos Monte Carlo vía Cadenas de Markov (MCMC), enfermedades infecciosas como la rubeola y la influenza. Bray y Wright (1998) obtienen tasas predictivas de prevalencia de nacimientos con síndrome de Down a partir de un meta análisis de los datos recolectados históricamente. Bray (2002) estudia los registros de incidencia y mortalidad por cáncer para estimar las tasas a corto plazo y la planificación de salud pública a largo plazo. Otros trabajos donde se utiliza el método Monte Carlo en Medicina se pueden ver en Liu et al. (1998), Thompson (1994), Hay, Leu y Rohrer (1987).
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Cálculo de la incertidumbre por simulación de Monte Carlo en la determinación de aflatoxina B1 en maní de exportación por HPLC-FD. Aplicación a la evaluación de la conformidad. Parte II

Cálculo de la incertidumbre por simulación de Monte Carlo en la determinación de aflatoxina B1 en maní de exportación por HPLC-FD. Aplicación a la evaluación de la conformidad. Parte II

observar claramente que las diferencias ocurren a partir del tercer decimal y dado que los dígitos significativos en el valor de incertidumbre están en los dos primeros, las diferencias no son significativas entre los 3 métodos. No obstante, la simulación numérica tiene ventajas sobre el método analítico porque no solamente evita los cálculos de derivadas parciales, sino que puede evaluar la incertidumbre en modelos matemáticos difícilmente derivables [7-9,23] .

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En el primero de ellos, Carmen Ruiz nos presenta la búsqueda de algoritmos de recalibración referidos a la dosimetría con películas radiocrómicas, siendo apli- cables a cualquiera de las respuestas de las películas habituales. El segundo de ellos, ofrecido por Fernando Mañeru, muestra un interesante método para la pres- cripción y estimación de dosis absorbida en tratamientos de radioembolización con microesferas de Y-90, permitiendo la estimación de la dosis a tumor e hígado sano mediante el cálculo de la relación de captación tumor-tejido a partir de un estudio SPECT-CT realizado unos días antes del tratamiento. El siguiente trabajo, presenta- do por Pedro Arce, muestra la aplicación de métodos Monte Carlo mediante Geant4 al caso de un acelerador, con la particularidad de estudiar los muchos parámetros que ofrece este código para elegir aquellos que proporcionan mayor precisión o mayor velocidad de cálculo, frente a estudios previos que se conforman con errores estadísticos de la simulación Monte Carlo demasiado elevados. Para el cuarto de los estudios presentados, hemos seleccionado el trabajo de Eloy García, que muestra una revisión de todas y cada una de las partes del problema de registro multimodal entre imágenes de resonancia magnética de pecho y mamografía. Dada la trascen- dencia de las técnicas de imagen en los programas de cribado de cáncer de mama, la fusión de información de diferentes modalidades de imagen médica es un reto para los radiólogos, especialmente entre dos modalidades tan dispares como la RM y la mamografía. Para solventar esta dificultad, se muestra el desarrollo de técnicas automáticas de registro en las dos modalidades. En el último de los estudios, Blanca Ibáñez nos propone un trabajo en el ámbito de la protección radiológica, con el estudio del blindaje exigido para las barreras de la sala de tratamiento en el caso particular de un equipo de braquiterapia electrónica.
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Un modelo Monte Carlo para la Cámara de Diputados en México

Un modelo Monte Carlo para la Cámara de Diputados en México

El éxito en la empresa depende de la naturaleza de la cantidad de inte- rés: algunas pueden calcularse fácilmente con métodos analíticos tradicio- nales (e.g., Gelman y King, 1994, p. 532); otras requieren métodos más difí- ciles, como aproximaciones por series de Taylor (Katz y King, 1999, p. 25), y algunas son imposibles de obtener con cualquiera de los métodos ante- riores. Dada la complejidad de las reglas de asignación, la distribución del número de curules de un partido en la Cámara de Diputados puede ser difícil o imposible de obtener de manera analítica. Por eso proponermos calcularla empíricamente con la ayuda de simulaciones. Como King et al. (2000) afirman:
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Simulación Monte Carlo de dosis periférica en tratamientos de radiocirugía con gamma knife leksell 4C

Simulación Monte Carlo de dosis periférica en tratamientos de radiocirugía con gamma knife leksell 4C

Como anteriormente se mencionó, hay códigos que se encargan de los 4 aspectos que toda simulación MC para el transporte de partículas debe tener. En el caso de la serie de paquetes de simulación de EGS (fotones/electrones) solo se proporciona el elemento 3, es decir, las secciones eficaces de interacción y métodos de transporte de las partículas que están siendo simuladas. Por lo tanto, el usuario debe programar la fuente de partículas, la geometría y el “scoring”. Esto puede tener ventajas pues se pueden reunir códigos de usuario EGS para la simulación de una variedad de problemas, pero suele tener desventajas cuando se tienen geometrías y/o fuentes de partículas muy complejas pues la creación del código de usuario se convierte en tediosa y larga. Este problema se puede remediar en parte con el paquete EGSnrc que proporciona una serie de códigos de usuario para una variedad de tareas (36). EGSnrc es un código o conjunto de subrutinas con una interface de usuario flexible, esto permite al usuario interactuar mejor con la plataforma Monte Carlo sin estar totalmente familiarizado con los detalles internos del código, además de disminuir la probabilidad que el usuario introduzca errores en el código (37).
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El método de Monte Carlo y los desarrollos asintóticos

El método de Monte Carlo y los desarrollos asintóticos

Otra de las aplicaciones del método Monte Carlo es el cálculo aproximado de las integrales definidas, tema elegido en el presente trabajo, y que se presenta acompañado de algunos detalles. Hay métodos numéricos que permiten mejores aproximaciones al problema planteado, pero el grado de aproximación que se exige a un método determinado es, en última instancia, una decisión ingenieril. Los aspectos matemáticos no son

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Dosimetría Monte Carlo para campos colimados de fotones

Dosimetría Monte Carlo para campos colimados de fotones

La planicación de tratamientos en radioterapia utilizando códigos Monte Carlo está convirtiéndose rápidamente en una alternativa a los sistemas de planicación de tratamiento tradicionales, y ciertamente son considerados una herramienta útil a los efectos de la vericación independiente dentro de un sistema de manejo de la calidad. Esto es posible, en parte, gracias al poder de cálculo de las computadoras actuales, que hace posible la obtención de resultados estadísticamente satisfactorios en poco tiempo. En la presente tesis se desarrolló un modelo de fuentes virtuales sencillo a n de reemplazar la geometría de un cabezal de tratamiento de radioterapia, que permita ob- tener los mismos resultados dosimétricos dentro de los intervalos de conanza recomen- dados, sin necesidad de simular detalladamente el cabezal. Este modelo se construyó partiendo de archivos de espacio de fase disponibles en la base de datos del OIEA.
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View of Standard uncertainty calculation by Monte Carlo technique for topography and hole-filed displacement measurement means ESPI
							| Nova Scientia

View of Standard uncertainty calculation by Monte Carlo technique for topography and hole-filed displacement measurement means ESPI | Nova Scientia

modelo de medición se obtiene un vector con cantidades de salida q . Tras repetir suficientemente este procedimiento, cerca de N=10000 veces, se puede obtener q N vectores de salida y se podrá observar el comportamiento de cómo las cantidades de entrada afectan a las cantidades de salida. Durante mayor sea el número de simulaciones N, se observará un intervalo bien determinado en el cual se encuentra la cantidad de salida del mensurando. Los datos generados a partir de la simulación de Monte Carlo se pueden representar como distribuciones de probabilidad asociados al modelo de medición del mensurando.
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EXPORTACION DE NUTRIENTES CALCULADA UTILIZANDO SIMULACIÓN MONTE CARLO

EXPORTACION DE NUTRIENTES CALCULADA UTILIZANDO SIMULACIÓN MONTE CARLO

al asociarse simbióticamente a bacterias del género Rhizobium y Bradyrhizobium, y formar nódulos capaces de fijar nitrógeno atmosférico con variada eficiencia (Kantolic et al., 2006). La cantidad de nitrógeno fijado a partir de la atmósfera oscila en un amplio rango, entre 0 en cultivos no inoculados en suelos libres de Bradyrhizobium, hasta cerca del 90% en sue- los con muy poco nitrógeno, como pueden ser los arenosos y con muy bajos niveles de mate- ria orgánica. Los valores más comunes se en- contraron alrededor de 175 kg N/ha.año para cultivos con rendimientos cercanos al máximo potencial y 100 kg N/ha.año para cultivos de rendimiento normal, representando un 50% del nitrógeno asimilado por el cultivo, aunque no es raro encontrar valores de FBN en un rango que represente un 30-80% del nitróge- no requerido por la planta (Uncovich y Pate, 2000). La textura, el contenido de materia or- gánica de los suelos y su tasa de mineraliza- ción, así como la especie y subespecie de las bacterias inoculadas, afectan la importancia relativa de la FBN. Inclusive al ser numerosos los nutrientes que intervienen en el proceso de fijación (Purcell, 1999) ellos también constitu- yen fuente de las variaciones. Para la región pampeana, se estima que en suelos Argiu- doles del SE de la provincia de Buenos Aires sólo alrededor del 30% del nitrógeno acumula- do proviene de la FBN (González, 2000). Los resultados físicos de exportación logrados mediante la herramienta de Simulación Monte Carlo podrían ser un inicio metodológico para realizar los análisis de impacto ambiental que mencionan Giuffré y Ratto (2013) siendo fac- tible la incorporación de cláusulas en los con- tratos de arrendamiento para evitar la pérdida de la capacidad nutricional de los suelos.
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Simulaciones de Monte Carlo del almacenamiento de hidrógeno en  nanoporos de carbono

Simulaciones de Monte Carlo del almacenamiento de hidrógeno en nanoporos de carbono

El m´ etodo de Monte Carlo es un m´ etodo no determinista usado para evaluar expresiones matem´ aticas complejas y costosas de evaluar con exactitud. Este m´ etodo fue ideado por Sta- nislaw Ulam mientras jugaba al solitario, al percatarse que resulta m´ as f´ acil hacerse una idea del resultado final del solitario haciendo pruebas m´ ultiples con las cartas y luego contando las probabilidades de los resultados, que hacer el c´ alculo de todas las probabilidades formalmente. Esta idea le llev´ o a desarrollar, junto con Jonh Von Neumann, el m´ etodo de Monte Carlo. La primera aplicaci´ on que tuvo este m´ etodo fue la difusi´ on de neutrones a lo largo del radio de una esfera de un material fisionable. Con el m´ etodo de Monte Carlo pudieron realizar experiencias de las miles de posibilidades que se presentaban para luego, respetando la probabilidad que ten´ıa cada una de las posibilidades, juntarlas y tener as´ı una idea del proceso f´ısico sin necesi- dad de resolver las complicadas ecuaciones integro-diferenciales, que aunque ser´ıa m´ as preciso, es infinitamente m´ as costoso.
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