Simulaciones de Monte Carlo

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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

El principal objetivo de este trabajo realizar un estudio preliminar de la transi- ción de fase (KT) en el modelo XY-diluido bidimensional utilizando simulaciones de Monte Carlo mediante el desarrollo de un software que permita estudiar el mo- delo XY-diluido. Entre los usos que se prevén para este programa informático es el calculo de factores referentes al modelo XY-diluido en el equilibrio como la energía, la capacidad calorífica, la magnetización y susceptibilidad magnética, el número de vórtices, la rigidez de giro y la función de correlación con sus respectivos exponen- tes críticos. Realizando varias simulaciones se determinará la temperatura critica de transición para diferentes concentraciones de impureza y se analizará los resultados. Este programa con una interfase amigable por consola servirá también como futura herramienta para nuevos estudiantes de Física de la Escuela Politécnica Nacional que pretendan realizar nuevas investigaciones en torno al mismo tema, además es- te software será diseñado para que sea de fácil modificación y de total autoría de la universidad. Entre los usos que se prevén para este programa informático es el calculo de factores referentes al modelo XY como la energía, la capacidad calorífica, la magnetización y susceptibilidad magnética, el número de vórtices, la rigidez de giro y la función de correlación con sus respectivos exponentes críticos.
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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

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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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

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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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

La determinaci´on de la dosis absorbida en agua mediante c´amaras de ionizaci´on requiere el uso de un factor de calibraci´on. Las c´amaras se calibran generalmente con un haz de radiaci´on de referencia de cobalto 60. Cuando se tiene un haz de radiaci´on diferente al utilizado en la calibraci´on de la c´amara, es necesario incluir el factor de correcci´on de la calidad del haz para poder determinar la dosis absorbida en agua. 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. Debido a los tiempos de simulaci´on excesivamente elevados se simul´o ´ unicamente una fracci´on del n´ umero de part´ıculas propuesto en los protocolos de dosimetr´ıa para calcu- lar el factor de correcci´on de la calidad del haz. Se encontr´o que conforme se incrementa el n´ umero de part´ıculas disminuye la desviaci´on est´andar del factor calculado. De ma- nera que simular 9 × 10 8
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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

Finalmente, tenemos en los espectros algunos fotones con energ´ıas inferiores a 0.184 MeV, por debajo del borde Compton. Estos fotones han sufrido sucesivas dispersiones Compton que han disminuido su energ´ıa por debajo de 0.184 MeV. Si el fot´ on incidente tiene una energ´ıa de 0.662 MeV, entonces la energ´ıa m´ınima del fot´ on dispersado en un efecto Compton es 0.184 MeV. Si el fot´ on incidente tiene una energ´ıa inferior a 0.662 MeV, entonces la energ´ıa m´ınima del fot´ on dispersado en un efecto Compton ser´ a inferior a 0.184 MeV. Sucesivas dispersiones Compton pueden dar lugar a fotones dispersados con energ´ıas inferiores a 0.184 MeV. Estos fotones son los que se observan en las simulaciones por debajo del borde Compton. Hay que notar que estas historias o evoluciones de los fotones dentro de la esfera son mucho m´ as improbables que otras evoluciones y por tanto, se observan pocos fotones de estas bajas energ´ıas en los espectros simulados.
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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

La forma de las isotermas de 80.15 K corresponden, según la clasificación IUPAC, a una isoterma de tipo I. Es una isoterma reversible y cóncava respecto al eje de la presión. En la zona de presiones relativamente bajas, la cantidad almacenada aumenta rápida- mente con la presión hasta alcanzar un máximo, indicando el llenado de los poros y la aparición de la fase comprimida. El rápido crecimiento se debe a que cuando la presión se va incrementando, la densidad de la fase adsorbida se incrementa más lentamente que la densidad de la fase no adsorbida, por lo que el material empieza a saturarse y el gas se comprime en la fase no adsorbida. Este tipo de isoterma es característica de materiales microporosos donde hay una fuerte interacción adsorbato-adsorbente. Las oscilaciones presentes en la gráfica se deben a la aleatoriedad del método Monte-Carlo. Para mitigarlas basta con aumentar el número total de iteraciones, n, o más concreta- mente aumentando m = n − n eq , donde n eq es el número de iteraciones para alcanzar
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Implementación de procesador banda base MIMO

Implementación de procesador banda base MIMO

Para comprobar el procesador implementado en FPGA se estim´o la tasa de error de bit para distintos valores de raz´on se˜nal a ruido y se compar´o con simulaciones realizadas en MATLAB. Para poder realizar simulaciones de Monte Carlo en hardware fue necesa- rio implementar un emulador de canal que replicara las condiciones de las simulaciones hechas en el computador. Por esa raz´on, fue necesario crear un generador de variables alea- torias en base a la evaluaci´on de la funci´on de distribuci´on inversa gaussiana acumulada y segmentaci´on jer´arquica. Se obtuvo una disminuci´on del 95 % del tiempo de simulaci´on por FPGA con respecto a la simulaci´on por c´odigo.
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Determinación de dosis absorbida periférica a través de simulaciones Monte Carlo : evaluación de los algoritmos de cálculo en el planificador comercial Monaco®

Determinación de dosis absorbida periférica a través de simulaciones Monte Carlo : evaluación de los algoritmos de cálculo en el planificador comercial Monaco®

En la radioterapia externa, se entregan dosis de radiación a través de campos de tratamiento que van directo a la lesión. La dosis dentro de los campos de tratamiento suele ser determinada con mucha precisión y rapidez por medio de los sistemas de planificación modernos; sin embargo, se ha demostrado que estos no modelan de forma precisa la dosis fuera del campo de tratamiento (dosis periférica). Howell, y col (Howell, et al., 2010)., llevaron a cabo un estudio en el que reportaron que las isodosis menores al 5% de la dosis prescrita mostradas por el sistema de planificación eran hasta un 60% menor que lo obtenido por mediciones, y que a medida que se incrementaba la distancia desde el campo de tratamiento, la dosis reportada continuaba disminuyendo. Este estudio fue evaluado en el sistema de planificación Eclipse®, versión 8.6, con el algoritmo de cálculo Analytic Anisotropic Algorithm (AAA) con corrección de heterogeneidades y un tamaño de grilla de 2 mm (Howell, Scarboro, Kry, & Yaldo, 2010). Resultados similares, pero con otro algoritmo fueron obtenidos por Joosten, y col (Joosten, Matzinger, Jeanneret-Sozzi, Bochud, & Moeckli, 2013), cuando compararon un TPS CMS XiO contra una simulación Monte Carlo. Las dosis periféricas en un tratamiento conformado de mama en órganos a riesgo eran subestimadas por parte del TPS hasta en un 97%.
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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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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

Las láminas estarán formadas por 128 átomos de carbono cada una, estos estarán colocados en un plano formado hexágonos pues tienen la disposición del grafeno. Inicialmente en el sistema tendremos 72 moléculas de hidrógeno que como ya se ha dicho se irán añadiendo o removiendo hasta alcanzar el equilibrio. Estas láminas son exactamente las mismas que hemos utilizado durante todas las simulaciones.

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Análisis y selección de modelos estadísticos para el ajuste de la ley de frecuencia de caudales máximos anuales en España

Análisis y selección de modelos estadísticos para el ajuste de la ley de frecuencia de caudales máximos anuales en España

posterior comprobación de la homogeneidad de las regio- nes identificadas mediante la aplicación de los tests esta- dísticos de Wiltshire y Hosking y Wallis. Como resultado de ese proceso se han obtenido 29 regiones, a las que se añaden los tramos de río correspondientes a los grandes ejes fluviales. Los resultados de los test estadísticos, no garantizan la homogeneidad respecto al coeficiente de variación en todas las regiones, aunque sí en muchas de ellas. Por ese motivo, se ha seleccionado un esquema de regionalización basado en utilizar un valor regional úni- camente para el coeficiente de sesgo (regionalización del parámetro de forma), determinando el coeficiente de va- riación y la media a partir de la información local. Sin embargo, los análisis realizados mediante simulaciones de Monte Carlo (generando diferentes regiones sintéti- cas con distintos números de datos en las estaciones que componen la región y ajustando posteriormente a cada muestra sintética una función de distribución mediante regionalización del parámetro de forma y mediante índi- ce de avenida) indican que un esquema de ajuste basado en adoptar valores regionales para el coeficiente de varia- ción y el de sesgo (índice de avenida), puede tener un me- jor comportamiento, con la consiguiente reducción de la incertidumbre, cuando la serie de caudales máximos dis- ponible es de longitud reducida, inferior a 15 ó 20 datos.
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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

El código de usuario cavity implementa dos Técnicas de Reducción de Varianza TRV: Separación de Fotones (“Photon Splitting”) y Ruleta Rusa (“Russian Roulette”). Ademas se adiciona rechazo del alcance o “range rejection” que es una técnica de mejora en la eficiencia de aproximación (36). Los tres términos anteriores tienen en común la tarea de terminar las historias de partículas que no van a ser relevantes en el cálculo, ya sea porque se alejan de la zona de interés o porque no pueden alcanzar la siguiente. A su vez manejan los pesos estadísticos de cada partícula para reforzar el peso de las supervivientes o bien generan más partículas en la dirección de interés para aumentar la eficiencia del algoritmo (51). En las simulaciones realizadas en este trabajo se usaron photon splitting y range rejection, las cuales tienen las siguientes características.
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Comparación De Simulaciones De Interferencias En Sistemas De Acceso Inalámbrico Móvil Usando Herramientas Que Aplican La Técnica Estadística De Montecarlo

Comparación De Simulaciones De Interferencias En Sistemas De Acceso Inalámbrico Móvil Usando Herramientas Que Aplican La Técnica Estadística De Montecarlo

Los orígenes de esta técnica están ligados al trabajo desarrollado por Stan Ulam y John Von Neumann a finales de los 40 en el laboratorio de Los Alamos, cuando investigaban el movimiento aleatorio de los neutrones. En años posteriores, la simulación de Montecarlo se ha venido aplicando a una infinidad de ámbitos como alternativa a los modelos matemáticos exactos o incluso como único medio de estimar soluciones para problemas complejos. Así, en la actualidad es posible encontrar modelos que hacen uso de simulación MC en las áreas informática, empresarial, económica, industrial e incluso social. En otras palabras, la simulación de Monte Carlo está presente en todos aquellos ámbitos en los que el comportamiento aleatorio o probabilístico desempeña un papel fundamental -precisamente, el nombre de Monte Carlo proviene de la famosa ciudad de Mónaco, donde abundan los casinos de juego y donde el azar, la probabilidad y el comportamiento aleatorio conforman todo un estilo de vida.
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Campos pequeños en radioterapia: efectos de oclusión de la fuente

Campos pequeños en radioterapia: efectos de oclusión de la fuente

Se modeló un equipo Varian Clinac 6EX con el código Monte Carlo MCNP5 (Monte Carlo N-Particle Versión 5) de modo tal de obtener datos numéricos sobre los perfiles de dosis para campos de 10cmx10cm, 2cmx2cm, 1.5cmx1.5cm y 1cmx1cm. En las simulaciones numéricas se tuvo en cuenta la descripción geométrica detallada de las partes fundamentales del acelerador: blanco (target), colimadores primarios, filtro aplanador y colimadores secundarios. Asimismo, se tuvo especial cuidado en la descripción de la composición de los materiales y sus densidades.
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Detección de instrumentos débiles al corregir endogeneidad en modelos logit binarios

Detección de instrumentos débiles al corregir endogeneidad en modelos logit binarios

La estructura del artículo es la siguiente. Después de esta introducción se resumen los principales resultados que han sido reportados en la literatura respecto de la detección de instrumentos débiles en modelos lineales utilizando teoría asintótica. Luego, en la Sección 3 se muestra la factibilidad de reproducir los resultados de modelos lineales utilizando simulaciones de Monte Carlo en vez de teoría asintótica. En la Sección 4 se aplica la metodología de simulaciones de Monte Carlo para ilustrar el impacto de la presencia de instrumentos débiles en modelos Logit binario y para establecer criterios para su detección basados en el estadístico F de la primera etapa del método de funciones de control. Finalmente, en la Sección 5 se resumen los principales resultados y se analizan los alcances y limitaciones de la investigación.
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Aspectos computacionales en la estimación de incertidumbres de ensayo por el Método de Monte Carlo

Aspectos computacionales en la estimación de incertidumbres de ensayo por el Método de Monte Carlo

En los Gráficos 3, 4 y 5 puede verse que no existen diferencias significativas en los resultados debidas al uso de diferentes algoritmos para la generación de variables aleatorias con distribución uniforme, normal o triangular, en simulaciones aplicadas a la estimación de incertidumbres. Puede notarse sin embargo, que existe una probabilidad no nula de que la diferencia entre medias o incertidumbres para ambos algoritmos estudiados en algunas distribuciones tome un valor similar o incluso mayor que la tolerancia numérica mínima. No obstante, aun en las máximas diferencias encontradas, la interpretación de estos valores es que arrojarían resultados incompatibles solamente en los casos más desfavorables y nunca mayor que una unidad en la segunda cifra significativa de la incertidumbre.
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Targeting de tumores para dosimetría online detectando aniquilación e −-e+ por presencia de nanopartículas

Targeting de tumores para dosimetría online detectando aniquilación e −-e+ por presencia de nanopartículas

Se procede con un primer conjunto de simulaciones con el objetivo de determinar y analizar la distribuci´on angular del espectro de radiaci´on (con especial inter´es enfocado en el pico de aniquilaci´on) para el haz del acelerador cl´ınico incidente en un fantoma de agua conteniendo una regi´on que emula un tumor dopado con nanopart´ıculas. La geometr´ıa b´asica del problema consiste en una esfera de agua de radio 1 cm (fantoma) y dentro de ´esta una esfera conc´entrica de radio 0.5 cm (emulando una zona tumoral) de agua dopada con nanopart´ıculas de oro con 1 % de concentraci´on en peso. A 15 cm del centro de las esferas se encuentra una fuente puntual monoenerg´etica de fotones de 2.2 MeV (valor medio, representativo en primera aproximaci´on, del espectro de un acelerador de 6 MV) con direcci´on al centro del fantoma. Este tipo de haces se denomina pencil beam. A 25 cm de distancia del centro, se colocan 13 detectores cil´ındricos de radio 2 cm y altura 0.1 cm cuyas caras apuntan hacia el centro del volumen irradiado, con- siderando las siguientes especificaciones: el dectector D n se encuentra orientado a un ´angulo π
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Numerical results of Monte Carlo code in lidar returns considering polarization of light and different phase functions

Numerical results of Monte Carlo code in lidar returns considering polarization of light and different phase functions

Monte Carlo method (MCM) is a useful tool to simulate and understand random process in the nature. Many of this process are difficult to solve by means of analytic expressions, due we do not know many of its variables involved in the process. The core of MCM is to generate random variables, which represent physical variables, through of its probability distribution function (PDF). Every random physical variable has a law of probability to obtain a certain value, within a specific interval. Specially, in the data obtained by lidar returns, we got information of the type of scatterer from the radiation backscatter to receiver. This portion of backscatter radiation is a little part of the function that describes the total scattering in radians. This function is called “phase function” and has a particular way depending on size, refractive index, shape, etc. of the scatterer. In this work we present the numerical results to consider different phase functions in the simulation of lidar returns, through of MCM.
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A Monte Carlo EM algorithm for FIML estimation of multivariate endogenous switching models with censored and discrete responses

A Monte Carlo EM algorithm for FIML estimation of multivariate endogenous switching models with censored and discrete responses

This article presents a Monte Carlo EM algorithm to estimate multivariate endogenous switching regression models with censored and/or discrete responses and heteroscedastic errors. Advantages of the algorithm include: (1) it does not require numerical integration; (2) it reduces the estimation of the vector of slopes to the calculation of a GLS estimator and (3) numerical techniques are required only to estimate the parameters in the disturbance covariance matrix. Extensions to panel data are discussed. The algorithm is illustrated on both simulated data and on real data from an agricultural conservation program.
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Ars Conjectandi y el método Monte Carlo

Ars Conjectandi y el método Monte Carlo

sencillos hasta procesos complicados que hace unos años era impensable intentar resol- ver. La idea básica de la simulación es la misma que la de Bernoulli: hacer inferencia de los aspectos relevantes de un proceso, usando procedimientos aleatorios que pueden ser generados con las computadoras actuales y que resultan baratos, pues, por un lado, la capacidad y potencia del cómputo actual permite simular miles de procesos en poco tiempo, y por otro lado, no es necesario experimentar en todos los casos con los costos que esto representa. Estos procesos están basados en el método Monte Carlo y algunas extensiones de él.
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