Parámetros de Entrada para Simulaciones Monte Carlo

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Simulaciones Monte Carlo para radioterapia intraoperatoria con haces de electrones

Simulaciones Monte Carlo para radioterapia intraoperatoria con haces de electrones

Una de las dificultades de la resolución de un problema inverso como éste, es el elevadísimo coste computacional que requiere. Normalmente, las soluciones se obtienen en un proceso iterativo, partiendo de un espacio de fases inicial, generado a partir de cierta configuración sencilla de LINAC virtualizado. A continuación se compara la dosis obtenida con este espacio de fases con el dato experimental. La iteración termina con el análisis de los datos comparados para extraer las modificaciones necesarias en el espacio de fases. Este proceso se repite iterativamente, literalmente cientos de veces, hasta obtener convergencia y buen acuerdo con los datos. En los esquemas existentes en la literatura, se parametrizan algunos elementos del LINAC, de forma que se pueden cambiar algunos parámetros del acelerador y sistema aplicador (Bieda et al. 2001, Antolak et al. 2002, Faddegon et al. 2005, Popescu and Bush 2005). Cada vez que se introduce un cambio en el acelerador, se realiza una simulación MC del sistema LINAC completo, para calcular la dosis y comparar con el dato experimental. Este esquema no solo requiere múltiples simulaciones MC completas del LINAC y aplicadores. Además, cuando se aplica el procedimiento a aceleradores diferentes, muy posiblemente el acelerador virtual ha de ser re-parametrizado. Dentro de los requerimientos del proyecto ENTEPRASE/PRECISION, estas limitaciones son inaceptables. En este capítulo mostraremos un nuevo enfoque para abordar el problema inverso.
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Simulaciones de Monte Carlo para el modelo de maier-saupe

Simulaciones de Monte Carlo para el modelo de maier-saupe

Para iniciar el trabajo fue necesario realizar un estudio de la teoría que se refiere a las transiciones de fase de los cristales líquidos nemáticos termotrópicos. Además nuestro estudio se enfocó en comprender los fundamentos del método de Monte Carlo. Con ese conocimiento adquirido conducimos algunos cálculos analíticos e simulaciones de Monte Carlo.

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Simulaciones Monte Carlo de remanentes de supernova en galaxias espirales

Simulaciones Monte Carlo de remanentes de supernova en galaxias espirales

Departament de F´ısica i Enginyeria Nuclear, Universitat Polit` ecnica de Catalunya. Resumen Actualmente sabemos que las explosiones de supernova son el principal aporte de energ´ıa y metales al medio interestelar (ISM) por lo que el estudio de sus remanentes nos deber´ıa permitir conocer mejor las caracter´ısticas del ISM en el que se hallan, las cuales influyen fuertemente en su evoluci´ on. Para contrastar los datos observacionales, aportados principalmente por Chandra y XMM-Newton, con la teor´ıa vamos a construir un c´ odigo Monte Carlo que simule un modelo de galaxia en el que se reproduzcan dichos eventos. Aunque las aproximaciones realizadas no permiten a´ un acercarse a un modelo realista, s´ı nos indican el camino a seguir para llegar a ´ el y nos dan una idea de la importancia del medio interestelar en los perfiles de luminosidad de los remanentes en la banda X del espectro electromagn´ etico.
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Simulaciones  Monte Carlo para el blindaje de una fuente de rayos gamma

Simulaciones Monte Carlo para el blindaje de una fuente de rayos gamma

2.3. INTERACCIONES 17 2.3. Interacciones En esta secci´ on explicaremos cu´ ales son los diferentes modos en que se puede dar la interac- ci´ on de un fot´ on γ de energ´ıa E γ con la materia. Estas interacciones son el resultado del choque entre un fot´ on con un electr´ on de la capa electr´ onica de alguno de los ´ atomos (electrones muy ligados) de la red o un electr´ on de las capas de valecia o conducci´ on del s´ olido. Estos procesos son: el efecto fotoel´ ectrico, el efecto Compton, la dispersi´ on el´ astica y la producci´ on de pares. La probabilidad de que se produzca uno u otro la veremos con m´ as detalle en la siguiente secci´ on, no obstante haremos algunos comentarios. En la absorci´ on fotoel´ ectrica el fot´ on pierde toda su energ´ıa en una ´ unica interacci´ on. La probabilidad de esta interacci´ on depende fuertemente de la energ´ıa del fot´ on E γ y del n´ umero at´ omico Z. En el efecto Compton, el fot´ on pierde s´ olo una parte de su energ´ıa en una interacci´ on. Esta interacci´ on no depende tan fuertemente de la energ´ıa del fot´ on ni del n´ umero at´ omico Z de los ´ atomos. Por ´ ultimo, en la producci´ on de pares electr´ on-positr´ on, el fot´ on pierde toda su energ´ıa. No obstante, este tipo de interacci´ on es irrelevante para nuestras simulaciones, ya que necesitamos energ´ıa de aproximadamente 1 MeV, y como hemos comentado en la secci´ on 2, los fotones de nuestra simulaci´ on tienen energ´ıas de 0.6617 Mev
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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

A diferencia de los m´ etodos num´ ericos, basados en evaluar N puntos en un espacio de M dimensiones para obtener una resoluci´ on aproximada, el m´ etodo de Monte Carlo va reduciendo el error de sus resultados conforme aumenta el n´ umero de muestras, n. Es una t´ ecnica ampliamente utilizada cuando la realizaci´ on del experimento es costosa econ´ omicamente o cuando es complicada de realizar en el laboratorio, ya que tiene en cuenta un n´ umero muy elevado de escenarios posibles lo que permite hacer un estudio previo con el que estimar cu´ ales son las variables a tener en cuenta a la hora de dise˜ nar el experimento para medir las propiedades que nos interesan. Tambi´ en es usado para la resoluci´ on num´ erica de ecuaciones cuya soluci´ on anal´ıtica es muy complicada.
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Simulaciones de Monte Carlo-Metrópolis del almacenamiento de Hidrógeno en nanoporos de carbono

Simulaciones de Monte Carlo-Metrópolis del almacenamiento de Hidrógeno en nanoporos de carbono

Medimos como cambiaba esta cantidad extra de energía almacenada gracias a la fisisorción cuando cambiamos ciertos parámetros del sistema: presión, distancia de separación de las láminas plano-paralelas y temperatura. Las principales diferencias frente a la quimisorción es que en esta lo que solemos tener son átomos de hidrógeno y no moléculas de hidrógeno pues estos son mucho más reactivos, quedando anclados a los átomos que forman el sustrato al reaccionar con el. Las moléculas de hidrógeno quedan atraídas al substrato a una distancia mínima pues nunca llegan reaccionar con el substrato, en la siguiente gráfica se puede observar perfectamente la diferencia.
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Simulaciones Monte Carlo para el desarrollo de un prototipo de tomógrafo de protones con aplicación en protonterapia

Simulaciones Monte Carlo para el desarrollo de un prototipo de tomógrafo de protones con aplicación en protonterapia

Hemos programado toda la geometr´ıa del experimento y se han realizado varias simulaciones Geant4 para el experimento CMAM que nos han permitido establecer la mejor configuraci´ on para cada uno de los 3 fantomas que poseen patr´ on, permiti´ endonos estudiar la resoluci´ on espacial de nuestros detectores DSSSD, la sensibilidad ante las variaciones de energ´ıa depositada en funci´ on del grosor y material, y la precisi´ on a la hora de tratar de reconstruir la forma de un patr´ on determinado. A partir de los datos de estas simulaciones se han obtenido los espectros de energ´ıa depositada en cada elemento de nuestro sistema, se ha estudiado la multiplicidad de los eventos y se han obtenido los mapas de colisiones y energ´ıa depositada de los diferentes detectores. Utilizando toda esta informaci´ on se ha desarrollado un algoritmo de an´ alisis de datos, reconstrucci´ on y correcci´ on de im´ agenes que nos han permitido obtener la imagen de transmisi´ on en el plano del fantoma con una granularidad de 32 × 32 p´ıxeles de 1.5 × 1.5 mm, el doble que la de nuestros detectores DSSSD. Sobre esta imagen podemos comprobar que se puede identificar tanto la forma como el tipo de material y grosor que han atravesado los protones. Tambi´ en se han simulado las diferentes energ´ıas que se utilizaron para calibrar los detectores en el experimento CMAM y se han comparado los resultados de las simulaciones con los resultados del experimento real, llegando a un buen acuerdo.
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El censo nacional de población: una comparación de metodologías mediante simulaciones de Monte Carlo

El censo nacional de población: una comparación de metodologías mediante simulaciones de Monte Carlo

Resumen Bajo una fuerte polémica, Colombia se prepara para aplicar un nuevo censo de población. La adopción de una enumeración continua constituye una de las principales modificaciones y es el centro de la polémica suscitada. Numerosas dudas han surgido en torno al nuevo diseño y un interrogante particular es la efectividad de un censo continuo dado la alta movilidad de la población colombiana debido al fenómeno del desplazamiento forzado. El objetivo de este artículo es evaluar la exactitud de la información obtenida y su degradación, es decir, la pérdida de exactitud en el conteo de la población colombiana a través del tiempo para los dos tipos de censos: censo tradicional y censo continuo. La comparación, basada en simulaciones de Monte Carlo, indica que la diferencia en la exactitud y degradación de la información entre los dos tipos de censo, aunque estadísticamente significativa, es mínima.
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Modelo y herramienta de cálculo para el análisis de riesgo en taludes utilizando simulaciones de Monte Carlo

Modelo y herramienta de cálculo para el análisis de riesgo en taludes utilizando simulaciones de Monte Carlo

incertidumbre sea considerada de una manera más sistemática (Chowdhury & Rao, 2010). Actualmente, esta variabilidad se estima por medio de juicios personales, basados en la experiencia, lo cual lleva a tomar decisiones conservadoras (Schweiger, Thurner, & Pottler, 2001). Estos juicios subjetivos han generado la necesidad de realizar análisis probabilístico de taludes, ya que se tienen incertidumbres grandes al momento de modelar los parámetros del suelo (Rubio, Hall, & Anderson, 2004). Es posible que en Colombia el fenómeno observado por Schweiger, Thurner y Pottler (2001) se agudice más que en otras partes del mundo debido a la falta de herramientas y tecnología en campo disponible para este tipo de análisis. Aunque existen diferentes métodos que incluyen estas variaciones en los análisis de estabilidad (Método del Segundo Momento de Primer Orden, Método de Confiabilidad de Primer Orden) El método de la Simulación de Monte Carlo utilizando métodos de equilibrio límite (El-­‐Ramly, Morgenstern, & Cruden, 2002) es de los más poderosos, debido a su simplicidad conceptual y a su robustez (Wang, Cao, & Au, 2010). Es importante mencionar que el análisis probabilístico se basa en el supuesto de que cada parámetro del suelo se puede modelar por medio de una distribución de probabilidad (Jin, Um, Woo, & Woo, 2012). Varios autores concuerdan en afirmar que las variaciones presentes en las propiedades del suelo se pueden tener en cuenta al realizar un análisis probabilístico de los problemas (Johari & Javadi, 2012); (Hidalgo & Assis, 2011); (Leynaud & Sultan, 2010) y (Cruz, 2012).
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Modelización microscópica mediante simulaciones Monte Carlo de los procesos de histéresis en materiales Ferroeléctricos Relaxores

Modelización microscópica mediante simulaciones Monte Carlo de los procesos de histéresis en materiales Ferroeléctricos Relaxores

Cap´ ıtulo 5. Conclusiones 31 futar los modelos propuestos para los materiales ferroel´ectricos relaxores. Con este fin, ser´ıa importante cambiar el algoritmo de Monte Carlo - Metropolis por uno nuevo, con mayor eficiencia computacional, y que permite hacer simulaciones con materiales de mayor tama˜ no. Otra manera de mejorar el rendimiento compu- tacional ser´ıa no considerar en el Hamiltoniano la interacci´on de un dipolo con el resto de los dipolos en el material, sino s´olo los vecinos. Para esto har´ıa falta hacer un estudio previo para determinar una distancia d de corte, esto es, una distancia despu´es de la cual la interacci´on dipolar es despreciable.
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Evaluación de parámetros tomográficos de una cámara gamma utilizando método Monte Carlo

Evaluación de parámetros tomográficos de una cámara gamma utilizando método Monte Carlo

ioramas@instec.cu Resumen En este trabajo se realizó la evaluación de parámetros tomográfi cos de la cámara gamma Park Iso- cam II mediante el código Monte Carlo SIMIND. Los parámetros uniformidad, resolución y contraste se evaluaron a través de la simulación del maniquí de Jaszczak. Además, se realizó la evaluación cualitativa del centro de rotación. Los resultados obtenidos en la simulación se evaluaron tomando como referencia las especifi caciones del fabricante de la cámara gamma y teniendo en cuenta el Protocolo Nacional de Control de Calidad de Instrumentos de Medicina Nuclear del Centro de Con- trol de Equipos Médicos en Cuba. Se obtuvo un modelo computacional del maniquí de Jaszczak con tres distribuciones diferentes de actividad que se puede usar para realizar estudios con cámaras gamma.
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El vehículo de hidrógeno. Simulaciones de Monte Carlo-Metrópolis del almacenamiento de hidrógeno en MOF-5 y HKUST-1

El vehículo de hidrógeno. Simulaciones de Monte Carlo-Metrópolis del almacenamiento de hidrógeno en MOF-5 y HKUST-1

Figura 40: Capacidad gravimétrica experimental y teórica del MOF-5. En la figura se puede ver cómo para un MOF-5 de características equivalentes al nuestro, a temperatura criogénica y a una presión de 10 MPa, se obtuvo en los ex- perimentos una capacidad gravimétrica de 8.12 % en masa, mientras que en nuestras simulaciones se obtuvieron unas capacidades gravimétricas de 7.14 y 8.96 % en ma- sa, con y sin correcciones cuánticas respectivamente. Una diferencia de apenas el 10 % que pone de manifiesto el elevado grado de concordancia entre nuestras simulaciones y los datos obtenidos experimentalmente. El hecho de que la simulación sin correccio- nes cuánticas muestre una capacidad superior a la experimental indica que el potencial Lennard-Jones usado sobrestima las interacciones. Además, hay que tener en cuenta que nuestro material es un caso ideal, sin impurezas y totalmente activado, por lo que es normal que la capacidad gravimétrica obtenida sea algo superior a la real, por lo que los resultados obtenidos en las simulaciones son bastante aceptables.
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SOLUCIÓN DEL PROBLEMA DIRECTO DE INCLUSIONES EN MEDIOS TURBIOS USANDO SIMULACIONES DE MONTE CARLO IMPLEMENTADAS EN GPU

SOLUCIÓN DEL PROBLEMA DIRECTO DE INCLUSIONES EN MEDIOS TURBIOS USANDO SIMULACIONES DE MONTE CARLO IMPLEMENTADAS EN GPU

haremos algunas consideraciones acerca de estas discrepancias. Resultados y Conclusiones Se determinaron las propiedades ópticas de inclusiones en medios turbios por medio de múltiples simulaciones de MC implementadas en GPU. El análisis se realizó a partir de los perfiles obtenidos de imágenes de transmitancia en onda continua comparados con los obtenidos por las simulaciones MC. Esta es una forma directa de abordar el problema, porque los valores de las propiedades ópticas del fantoma “huésped” son obtenidos por otra técnica (en nuestro caso TCSPC) y los valores de los parámetros de la inclusión se obtienen de las simulaciones MC probando con una serie de valores que mejor ajustaron al experimento. La forma de comparar las imágenes fue a partir de un parámetro o factor de forma e , que permitió el ajuste teniendo en cuenta los anchos FWHM de los perfiles. Los ajustes de los valores de las propiedades ópticas de la inclusión, obtenidos por las simulaciones de MC, y comparados con las imágenes experimentales están dentro de un 60%, como se mencionara anteriormente. Las razones de este no tan buen acuerdo, pueden ser: la alteración del material por maquinado, y/o los errores de posicionamiento. Es importante aclarar que los valores de los coeficientes obtenidos a partir del ajuste de los pulsos temporales corresponden a otra longitud de onda y que esto puede influir en la estimación de los parámetros que varían levemente con la longitud de onda. Actualmente se está trabajando en otros criterios para comparar en forma directa las imágenes experimentales con las respectivas salidas de MC.
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SIMULACIÓN DE MONTE CARLO CON EXCEL

SIMULACIÓN DE MONTE CARLO CON EXCEL

Para el primer mes, el valor esperado del flujo de entrada es de 500 Euros, mientras que el valor esperado para el flujo de salida es de 400 Euros. En meses posteriores, el valor esperado será el valor obtenido para en el mes anterior. Por su parte, las desviaciones estándar valdrán, en todos los casos, un 25% del valor medio (esperado) asociado. En base a lo anterior, podemos construir un modelo como se muestra en las siguientes imágenes:

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Cálculo del factor de corrección de la calidad del haz de la cámara de ionización PTW 30013 mediante simulaciones Monte Carlo

Cálculo del factor de corrección de la calidad del haz de la cámara de ionización PTW 30013 mediante simulaciones Monte Carlo

Los protocolos de dosimetr´ıa tienen tabulados los valores de este factor para diferen- tes c´amaras de ionizaci´on y calidades de radiaci´on, bas´andose en resultados te´oricos y experimentales. Sin embargo, existen muchos modelos de c´amaras de ionizaci´on para las cuales no se encuentra debidamente calculado este factor, limitando su uso. En este trabajo se presenta un m´etodo alternativo basado en simulaciones Monte Carlo con ayuda de la plataforma GATE, para determinar el factor de correcci´on de la calidad del haz de una c´amara particular. Se utiliz´o la c´amara de ionizaci´on tipo farmer PTW 30013 pues es una de las m´as utilizadas en dosimetr´ıa. La validaci´on del m´etodo se realiz´o mediante una comparaci´on entre los valores del factor de correcci´on de calidad del haz obtenidos con simulaciones y los tabulados en los protocolos de dosimetr´ıa.
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Estudio de la transición de fase Kosterlitz Thouless en el  modelo XY Diluido bidimensional utilizando simulaciones de Monte Carlo

Estudio de la transición de fase Kosterlitz Thouless en el modelo XY Diluido bidimensional utilizando simulaciones de Monte Carlo

Figura 3.1: Tiempo Dando un total de 90 simulaciones para una concentración constante y un tama- ño de red constante. Las simulaciones se realizaron en Centro de de Modelización Matemática MODEMAT de la Escuela Politécnica Nacional se usaron un total de 480 núcleos de procesamiento distribuidos en 20 nodos de octava generación CPU INTEL 2695, se logró realizar simulaciones de hasta un tamaño de 60 × 60. Este pro- yecto utilizó los servidores por dos meses, en el primer mes se realizaron pruebas de ensayo para la utilización del servidor y el segundo mes se utilizó para conse- guir los resultados: las 3780 simulaciones presentadas a continuación. Realizando varias simulaciones con todos los los parámetros fijos, únicamente cambiando la se- milla que genera los números aleatorios se podría realizar un análisis de errores que debido al coste computacional que se requeriría para realizar para todos los casos presentados, no se realiza un análisis de errores en todas las propiedades y solo se calculan los errores en la regresión por efectos de tamaño para encontrar la tempe- ratura crítica.
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Modelo primitivo mejorado para iones hidratados cerca de una superficie metálica: Simulaciones Monte Carlo/ An improved primitive model for hydrated ions near a metal surface: Monte Carlo simulations.

Modelo primitivo mejorado para iones hidratados cerca de una superficie metálica: Simulaciones Monte Carlo/ An improved primitive model for hydrated ions near a metal surface: Monte Carlo simulations.

PALABRAS CLAVE: Doble Capa eléctrica, Modelos Primitivos, Simulación Monte Carlo, Electroquímica. ABSTRACT: The structure of the electrical double layer (EDL) formed by solvated ions near a metal surface was studied by Monte Carlo simulations using an improved primitive model. The proposed model, which includes different radius and adsorption potentials for each solvating atmosphere, was applied to the interfacial system Ni(111)­NiCl 2 (aqueous). Model results show oscillations in the profiles of density and potential, and the separation and reversal of the charge in the EDL. Additionally, the model shows a prevalence effect of ions size over the asymmetric charge effect, producing a positive potential of zero charge (PZC) for the studied system, although the adsorption of the hydrating atmosphere of anions is more favorable than that of cations. These structural characteristics of the EDL are very different from those found with simple primitive models, restricted or not.
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Simulación de Monte Carlo para el juego de dominó

Simulación de Monte Carlo para el juego de dominó

4. Experimentos y resultados Para cada combinación los resultados se expresaron las respetivas gráficas correspondientes a 5000, 10000, 20000 y 40000 simulaciones mostrando los porcentajes redondeados de juegos ganados para cada estrategia, además en las tablas correspondientes a cada una se desglosaron los resultados, poniendo en ella el número exacto de juegos ganados para cada número de simulaciones y al final una suma con el total de juegos ganados de los 75,000 simulados para cada combinación se da una estrategia ganadora que es aquella que obtuvo una mayor cantidad de juegos ganados en total. Mostraremos los resultados de cada una de las combinaciones, las cuales las llamaremos como nuestras simulaciones Monte Carlo, analizando en cada una de ellas cual es la estrategia que fue la ganadora.
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Simulaciones Monte Carlo para el cálculo de los índices de dosis en el tomógrafo Brillance Big Bore del Hospital Oncológico Solca Núcleo Quito

Simulaciones Monte Carlo para el cálculo de los índices de dosis en el tomógrafo Brillance Big Bore del Hospital Oncológico Solca Núcleo Quito

El CTDI es la magnitud físia ideal para este propósito, pues los sistemas dosimétri- os en tomografía omputarizada están diseñados para medir este índie en partiu- lar. El objetivo de este trabajo es utilizar el CTDI para validar la modelizaión del tomógrafo Brillane Big Bore para simulaiones Monte Carlo, así omo los álulos

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Técnicas de Monte Carlo.

Técnicas de Monte Carlo.

ciertos problemas estocásticos y determinísticos, donde el tiempo no juega un papel importante. El método fue llamado así por el principado de Mónaco por ser ``la capital del juego de azar'', al tomar una ruleta como un generador simple de números aleatorios. El nombre y el desarrollo sistemático de los métodos de Monte Carlo data aproximadamente de 1944 con el desarrollo de la computadora electrónica. Sin embargo hay varias instancias (aisladas y no desarrolladas) en muchas ocasiones anteriores a 1944.

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