PDF superior Modelo lagrangiano de difusión de partículas por el método Monte Carlo

Modelo lagrangiano de difusión de partículas por el método Monte Carlo

Modelo lagrangiano de difusión de partículas por el método Monte Carlo

Como anteriormente se ha señalado, los modelos de penacho gaussiano sólo ofrecen resultados satisfactorios en caso de condiciones atmosféricas ideales, bajo las cua[r]

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Método Monte Carlo y el modelo de ising en dos y tres dimensiones

Método Monte Carlo y el modelo de ising en dos y tres dimensiones

En vista ·de estas distintas ventajas de simulaciones y el hecho que computado­ ras de alta rapidez han llegado a ser mucho más accesibles en años recientes, no debería llegar a sorprender que el campo ha visto un rápido crecimiento de aplicaciones. Con el advenimiento y amplia disponibilidad de computadoras po­ tentes, la metodología de simulaciones por computadora ha llegado a ser una buena herramienta en el estudio de sistemas de muchos cuerpos. La idea básica en estos métodos es que con una computadora, uno puede seguir explícitamente la trayectoria de un sistema envolviendo 10 2 o 10 3 o aún 10 4 grados de libertad. Si el sistema es apropiadamente construído -esto es, si condiciones de contorno físicamente significantes e interacciones interpartícula son empleadas- la trayec­ toria servirá para simular el comportamiento de un conjunto real de partículas, y el análisis estadístico de la trayectoria determinará prediciones significantes para propiedades del conjunto.
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Medición del coeficiente de difusión en una monocapa lipídica con y sin presencia de dominios por método experimental y por simulación Monte Carlo

Medición del coeficiente de difusión en una monocapa lipídica con y sin presencia de dominios por método experimental y por simulación Monte Carlo

valor es necesario para varios cálculos, mas como es constante se puede denir y dejar jo desde un principio. El segundo es la cantidad de partículas en su conguración inicial que va a incluir radialmente la lista de vecinos, y el último va a llevar la identicación de la partícula a la cual se le van a aplicar los pasos. El quinto grupo controla todo lo que tiene que ver con correcciones en el movimiento máximo en los pasos en X, Y y el cambio del factor longitud. El sexto grupo es útil para identicar el error que se tiene entre el cálculo de la energía por medio del sistema y la que varía cada paso. El séptimo grupo son las deniciones necesarias para calcular el factor estructura. Entre estas está la matriz donde se van a guardar los datos y las coordenadas recíprocas. El octavo grupo son las variables necesarias para hacer un histograma de la distribución de velocidades. El noveno y último grupo son los contadores de la cantidad de partículas en cada estado al nal de la simulación, valores que pueden ser importantes para el análisis de los datos. Ya habiendo denido las variables, se pasa a generar las clases del sistema. La primera es el generador de números aleatorios, el cual toma el SEED denido anteriormente. Luego de iniciar el reporte con los datos importantes, se crea el vector partículas, ya sea por medio de un archivo o por la red hexagonal. Se pasa entonces a denir el sistema que contiene las partículas. A este le entra el factor longitud, la temperatura y la presión que se denió anteriormente. Después de calcular el radio de interacción que se va a tener en cuenta para el potencial entre dos partículas se genera la lista de vecinos. Posterior a esto se inicia la clase tiempo, para cerrar esta parte calculando la energía total del sistema y mandando los datos al reporte.
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Aplicação de método Monte Carlo para cálculos de dose em folículos tiroideanos

Aplicação de método Monte Carlo para cálculos de dose em folículos tiroideanos

Os iodos 131, 132, 133, 134 e 135 foram simulados de forma individual segundo a variação do diâmetro do modelo. Cada iodo radioativo possui em seu decaimento vários tipos de partículas. Entretanto, para simulações de pequena escala, a nível celular, como é proposto por este trabalho, apenas os elétrons e partículas beta existentes nos espectros dos iodos radioativos irão contribuir para o depósito de energia que será computada na dose absorvida pelo colóide e células foliculares. Dessa forma, são simulados pelo código MCNP, apenas os elétrons Auger, elétrons de conversão interna e partículas beta. As tabelas com estes espectros e abundâncias para as partículas simuladas foram obtidas a partir Brookhaven National Laboratory`s (BNL) (BNL, 2008).
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Simulación Monte Carlo Cinético de la difusión atómica en la aleación FeA1

Simulación Monte Carlo Cinético de la difusión atómica en la aleación FeA1

El objetivo de este trabajo es estudiar el proceso de difusión en los com- puestos ordenados B2, usando el método Monte Carlo Cinético, donde la migración átomica resulta de los intercambios con una simple vacante, en una red rígida, de manera tal que la vacante hace un movimiento a una de las posiciones vecinas más próximas en cada paso de Monte Carlo (Monte Carlo Step  MCS). Usamos el algoritmo de tiempo de residencia, así como también condiciones periódicas de frontera para evitar efectos de borde, la energía de activación para un intercambio átomovacante es calculada usan- do un modelo de enlace quebrado[25], por eciencia computacional usamos sendos sistemas coordenados simultaneamente para jar cada una de las dos subredes cúbicas simples que constituyen la red BCC. En el presente estudio el sistema simulado es similar a una aleación binaria de erro y aluminio. La aleación modelo presenta un comportamiento de tres fases. Estas fases son una fase ordenada B2, una fase desordenada A2 y una fase mezcla A2+B2. La transición de fase ordendesorden es de tipo continua (segundo orden). El fenómeno de difusión en la aleación binaria ordenada, con estructura cristalina B2, es estudiado, en esta simulación atomística, midiendo los des- plazamientos cuadráticos medios. Hallamos las constantes de difusión, calcu- lamos las funciones de autocorrelación, también determinamos las energías de activación.
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Sistema de Planificación de Tratamientos de Radioterapia para Aceleradores Lineales de Partículas (LinAc) basado en el método Monte Carlo

Sistema de Planificación de Tratamientos de Radioterapia para Aceleradores Lineales de Partículas (LinAc) basado en el método Monte Carlo

• La simulación puede llevarse a cabo en un ordenador utilizando la información 3D completa obtenida normalmente de un escáner de TC. El posicionamiento de los haces se calcula mediante la simulación del paciente en el ordenador, y este procedimiento se conoce como simulación virtual. En el método que a esta tesis ocupa, la simulación virtual, cuando está disponible la información TC completa del paciente en su posición de tratamiento, configura el modelo 3D de dicho paciente. La información de la TC proporciona el mapa básico de la densidad electrónica y densidad física, que permite realizar las correcciones correspondientes de heterogeneidades en los tejidos para el cálculo de dosis. En los sistemas de planificación 3D, los datos de la TC pueden verse no sólo en forma transaxial o transversal, sino también en sus vistas sagital y coronal. Generalmente las vistas sagital y coronal ofrecen una resolución más burda en la dirección craneal-caudal, y sin embargo sirven para obtener una mejor apreciación de la anatomía básica. Como mínimo deben perfilarse los objetivos y los OAR en cada uno de los cortes. Las proyecciones de estos perfiles se muestran en los planos transversales así como en los sagitales y coronales. Resulta útil la posibilidad que ofrecen muchos planificadores de destacar o hacer desaparecer las estructuras que interesen, puesto que el solapamiento de algunas de ellas puede dificultar su identificación en ciertos casos. Además de los planos 2D, también resulta útil disponer de la superficie en 3D de cada una de las estructuras, de forma que se pueda ver, desde distintos ángulos, la dirección e incidencia de los haces en la anatomía. Generalmente la fuente principal de información sobre los parámetros del haz se obtiene del sistema de planificación de tratamiento y lo mejor es transferir estos datos, incluyendo las unidades de monitor, al sistema de registro y verificación del acelerador lineal.
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CRECIMIENTO DE GRANO TRIDIMENSIONAL CON PARTÍCULAS MÓVILES USANDO MÉTODO DE MONTE CARLO.

CRECIMIENTO DE GRANO TRIDIMENSIONAL CON PARTÍCULAS MÓVILES USANDO MÉTODO DE MONTE CARLO.

En este trabajo se presenta un modelo de simulación de crecimiento de grano con partículas móviles en tres dimensiones usando el método Monte Carlo. Se estudió el efecto de la concentración y el tamaño de las partículas sobre el tamaño de grano. En general, se pudo observar la migración de las partículas hacia los bordes de grano y el frenado que las mismas producen sobre el movimiento de los límites de grano. También se observó a tiempos largos un efecto de liberación de los bordes de grano respecto a las partículas. Se determinó el radio crítico donde los granos
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Análisis mediante el método de Monte Carlo de  filtros activos basados en variables de estado

Análisis mediante el método de Monte Carlo de filtros activos basados en variables de estado

Con este trabajo se pretende llevar a cabo un análisis detallado sobre el nivel de variación de la respuesta de magnitud-frecuencia de un circuito ante las variaciones de sus diversos componentes y por tanto de la sensibilidad del mismo, para filtros de segundo orden basados en variable de estado con topologías Kerwin-Huelsman-Newcomb y Tow-Thomas, que son circuitos que utilizan tres amplificadores operacionales. Donde se utiliza como red nominal la que emplea valores exactos de componentes obtenidos a partir de los métodos de aproximación, se determinará la sensibilidad de estas redes donde se fija una tolerancia para los componentes del 10%. Como se explicó en el primer capítulo, el objetivo es facilitar que se adquieran los componentes del circuito que menos distorsionen las respuesta de magnitud- frecuencia de los filtros con una mayor tolerancia lo que equivale a un menor precio, lo que es el objetivo principal de todo ingeniero, realizar más con menos. Para llevar a cabo este análisis se comparan los resultados de aplicar el método de peor caso (Worst case) como indicadores de la sensibilidad de los parámetros de la función de red del circuito ( p , Q,  z
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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

Existen impedimentos y dificultades conocidas en el tratamiento de incertidumbres en modelos matemáticos complejos según la plataforma GUM. Entre los impedimentos se encuentra, por ejemplo, el caso en que las funciones de probabilidad (FDP) de las magnitudes de entrada sean asimétricas. Pero también se hace inconveniente el enfoque GUM cuando existe dificultad en la obtención de derivadas parciales para el cálculo de coeficientes de sensibilidad para los diferentes contribuyentes, o el cálculo del número efectivo de grados de libertad a partir de la ecuación de Welch y Satterthwaite cuando algunas variables del modelo tienen grados de libertad de valor finito.
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Simulación molecular del equilibrio de adsorción mediante el método de Monte Carlo

Simulación molecular del equilibrio de adsorción mediante el método de Monte Carlo

Como su nombre sugiere, el elemento probabilístico es una parte fundamental de los cálculos basados en el método de Monte Carlo. En un cálculo clásico de Monte Carlo, se asignan una serie de coordenadas iniciales arbitrarias a un sistema de N partículas interaccionando según un potencial establecido. Seguidamente se genera una secuencia de configuraciones de las partículas mediante sucesivos desplazamientos aleatorios. No se aceptan todas las configuraciones, sino que la decisión de aceptación o rechazo de una determinada configuración se hace de tal modo que se asegure que el espacio configuracional se muestrea asintóticamente de acuerdo con la densidad de probabilidad del colectivo elegido. El promedio del colectivo de una determinada función, dependiente de las coordenadas de las N partículas (como por ejemplo la energía potencial), se obtiene como un promedio no ponderado del conjunto de configuraciones aceptadas. En el cálculo no se tienen en cuenta los momentos de las diferentes partículas, de este modo, no se considera una escala temporal y por tanto el orden en el que se generan las configuraciones no es significativo, de este modo se asume que se cumple la hipótesis de ergodicidad. La aplicación de este método para la simulación molecular del equilibrio de adsorción se suele realizar utilizando un colectivo gran canónico, en el que las magnitudes termodinámicas establecidas como constantes son el potencial químico, el volumen y la temperatura. Esta elección resulta muy adecuada pues la constancia del potencial químico representa el equilibrio entre la fase adsorbida y la fluida. Por otra parte, la constancia de la temperatura permite relacionar los resultados de sucesivos experimentos de simulación según una isoterma de adsorción y el volumen constante representa el volumen del adsorbente.
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MOVIMIENTO DE UN BORDE DE GRANO EN LÁMINAS DELGADAS USANDO MÉTODO DE MONTE CARLO

MOVIMIENTO DE UN BORDE DE GRANO EN LÁMINAS DELGADAS USANDO MÉTODO DE MONTE CARLO

En este trabajo se estudió la evolución de un borde de grano plano en una muestra delgada mediante un algoritmo basado en el método de Monte Carlo. El borde de grano es impulsado por una fuerza externa y los efectos superficiales sobre su movimiento son estudiados. El movimiento de la parte del borde de grano en la superficie es espasmódico, lo cual significa que tiene periodos alternados de movimiento y de estancamiento. Los periodos de estancamientos son inversamente proporcionales al espesor de la muestra. Los resultados obtenidos computacionalmente se coinciden satisfactoriamente con los resultados teóricos y experimentales obtenidos por diferentes autores.
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Técnicas de reducción de varianza para el método Monte Carlo aplicado a opciones financieras

Técnicas de reducción de varianza para el método Monte Carlo aplicado a opciones financieras

Además, mejoramos el valor del costo de una Opción Americana y Europea tipo call obtenido con el método de Monte Carlo, proponiendo dos algoritmos apegados a las téc- nicas de reducción de varianza antitéticas y de control. Corroboramos su efectividad al comparar nuestros algoritmos, en el caso particular, donde la tendencia es igual a la tasa de interés, con el valor obtenido con la fórmula de Black-Scholes.

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Estudio de la emulsificación difusión como método para la preparación de partículas lipídicas

Estudio de la emulsificación difusión como método para la preparación de partículas lipídicas

De forma general, las partículas lipídicas se definen como matrices sólidas lipídicas donde pueden ser incorporadas moléculas activas (Müller y col., 2011). Estas partículas son preparadas haciendo uso de los principios fisicoquímicos y la tecnología disponible para elaborar emulsiones del tipo aceite en agua. No obstante, los lípidos utilizados permiten lograr una estructura sólida a temperatura ambiente, la que corresponde a la partícula lipídica y al interior de la cual se incorporan las moléculas activas que pretenden ser encapsuladas. Así, en la práctica, para obtener partículas lipídicas conteniendo moléculas activas, se prepara una fase lipofílica líquida que incorpora el activo disuelto en lípidos sólidos fundidos o mezclas de lípidos sólidos fundidos y lípidos líquidos. Posteriormente, mediante algún sistema de homogenización, dicha fase lipofílica se dispersa en una fase acuosa que generalmente contiene un agente estabilizante que facilita la formación de una emulsión del tipo aceite en agua. Luego, se induce la precipitación del lípido, es decir la formación de las partículas, modificando las condiciones del proceso por ejemplo mediante cambios de temperatura o de composición del sistema (Lourdes y col., 2008; Müller y col., 2011). En esta etapa, la presencia del agente estabilizante en la fase acuosa evita la agregación de las partículas formadas (Hommoss, 2009).
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DETERMINACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE MEDICIÓN POR EL MÉTODO DE MONTE CARLO EN LOS PROCESOS DE MANUFACTURA

DETERMINACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE DE MEDICIÓN POR EL MÉTODO DE MONTE CARLO EN LOS PROCESOS DE MANUFACTURA

La clave de la simulación Monte Carlo consiste en crear un modelo matemático del sistema, proceso o actividad que se quiere analizar, identificando aquellas variables (inputs del modelo), cuyo compor- tamiento aleatorio determina el comportamiento glo- bal del sistema. Una vez identificados dichos inputs o variables aleatorias, se lleva a cabo un experimen- to consistente en: 1 generar con ayuda del ordenador muestras aleatorias (valores concretos) para dichos inputs, y 2 analizar el comportamiento del sistema ante los valores generados. Tras repetir n veces este experimento, se dispone de n observaciones sobre el comportamiento del sistema, lo cual será de utilidad para entender el funcionamiento del mismo; obvia- mente, el análisis será tanto más preciso cuanto mayor sea el número n de experimentos que se lleven a cabo.
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Desenvolvimento de modelo lagrangiano de partículas considerando os efeitos do vento e espalhamento de manchas de óleo

Desenvolvimento de modelo lagrangiano de partículas considerando os efeitos do vento e espalhamento de manchas de óleo

pela maré aliado a difusão e o espalhamento, as partículas se dispersam por todas as regiões da baía, adentrando o canal de Acesso aos Portos e chegando a Praia da Costa em Vila Velha. Ao se comparar esses resultados com os obtidos por Gaze (2009), é observado que não há grandes divergências do comportamento da mancha de óleo na Baía do Espírito Santo, onde este autor afirma “que parte da mancha forma uma espécie de cauda que serpenteia em direção à saída a sudeste da Baía”, como observado também no presente estudo. A principal diferença reside que uma parte da mancha do óleo da simulação de Gaze (2009) não avança em direção a praia de Camburi, destoando dos resultados aqui obtidos.
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Simulador de decisiones de marketing orientado a la segmentación de mercado usando el método de Monte Carlo

Simulador de decisiones de marketing orientado a la segmentación de mercado usando el método de Monte Carlo

La aplicación del método Monte Carlo [Azofeifa04] por Carlos Azofeifa, en el cálculo del riesgo usando Excel, muestra cómo se puede utilizar la simulación de Monte Carlo para estimar el riesgo de un fracaso, a través de un entorno en el cual se puede obtener información sobre posibles acciones mediante la experimentación por computadora utilizando Excel, en el cual se establece un modelo matemático. Este modelo da un mejor resultado frente a la incertidumbre según las pruebas realizadas por Vicente Ramírez [Ramírez10], en inventarios dinámicos, donde describe que este modelo permite hallar una solución al problema que presenta una refaccionaria de amortiguadores con los pedidos de sus clientes, para recuperar el posicionamiento que tenía en el mercado respecto de sus competidores.
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Análise de custos da produção de leite: aplicação do método de Monte Carlo

Análise de custos da produção de leite: aplicação do método de Monte Carlo

O Brasil é o quarto maior produtor de leite mundial e o estado de São Paulo responde por 5% da produção nacional. Neste Estado, 76,5% dos produtores são vinculados às associações ou cooperativas. Objetivou-se avaliar a rentabilidade da produção de leite para uma associação de produtores rurais da região da Alta Paulista, estimando, pelo método de Monte Carlo, a construção de cenários de parâmetros conjunturais da produção. As estimativas de custos foram baseadas no Custo Operacional Total utilizada pelo Instituto de Economia Agrícola/APTA/SAA/SP. Para a rentabilidade, foram realizadas 10.000 iterações com base nos indicadores de produção, custos e preços. Os resultados apontaram que o risco de insucesso, decorrente da distribuição de frequência do lucro operacional, foi de 28,23%. O índice de lucratividade apresentou média de 10,12%, revelando limitação da atividade, apontando para uma meta produtiva de no mínimo 6.075 litros mês -1 . Conclui-se que os insumos e mão de obra foram os principais condicionantes que limitaram o retorno econômico da atividade leiteira ser elevada, necessitando de esforços gerenciais e tecnológicos dos produtores.
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El método de Monte Carlo: generalidades. Simulación de Distribuciones de Poisson. Simulación de Distribuciones Generales

El método de Monte Carlo: generalidades. Simulación de Distribuciones de Poisson. Simulación de Distribuciones Generales

Ejercicio: Usar el algoritmo de Von Neumann para generar una secuencia de números de 4 dígitos.. Ana- lizar el resultado usando diferentes semillas (número inicial).[r]

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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

Si bien toda la presentaci´ on la hemos hecho para integrales de Lebesgue, definidas en un dominio acotado (supuesto por simplicidad incluido en J m ), el m´ etodo de Monte Carlo puede emplearse en un cuadro m´ as general, a trav´ es de la observaci´ on que cuando existe la integral de

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Estudio teórico de agregados atómicos mediante el método Path Integral Monte Carlo

Estudio teórico de agregados atómicos mediante el método Path Integral Monte Carlo

En esta tesis se ha realizado un trabajo de desarrollo de una t´ecnica te´ori- ca adecuada para el estudio de sistemas cu´anticos abiertos como es el Path Integral Monte Carlo, con la que pueden calcularse de forma precisa propie- dades termodin´amicas de sistemas realistas, que se encuentran inmersos en un entorno que no se puede obviar. De esta forma, ha sido posible abordar el problema de las transiciones de fase en peque˜ nos agregados de arg´on, as´ı como profundizar en el conocimiento de estructuras existentes en el medio intereste- lar a temperaturas del orden de decenas de Kelvin, como el H + 5 , hasta llegar a complejos mayores como nanogotas de helio dopadas con un d´ımero de cesio. Como primera aplicaci´on del m´etodo, se ha estudiado el comportamiento de peque˜ no agregados de arg´on con la temperatura. Las interacciones interat´omi- cas tan d´ebiles que sufren los ´atomos de gases nobles resultan ideales para investigar posibles cambios de fase. Ha podido comprobarse que la temperatu- ra de rotura de estos peque˜ nos sistemas es menor de la esperada. Sin embargo, no puede hablarse de la existencia de un cambio de fase en estos sistemas, sino m´as bien de una abrupta tendencia de ´este a explorar el espacio configuracio- nal en el que coexisten diferentes configuraciones geom´etricas, que en promedio resultan en una configuraci´on m´as flexible, considerada por algunos autores co- mo evidencia de un l´ıquido. Seg´ un ha podido contrastarse mediante un sencillo modelo anal´ıtico, los niveles del cont´ınuo juegan un papel fundamental en los procesos de fragmentaci´on de estos peque˜ nos agregados, actuando adem´as a temperaturas muy bajas.
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