Научная статья на тему 'Эффективные дискретно-стохастические модификации локальных оценок метода Монте-Карло для задач лазерного зондирования рассеивающих сред'

Эффективные дискретно-стохастические модификации локальных оценок метода Монте-Карло для задач лазерного зондирования рассеивающих сред Текст научной статьи по специальности «Физика»

CC BY
143
51
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Область наук
Ключевые слова
МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО / ЛОКАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ / ЛАЗЕРНОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ / MONTE CARLO METHOD / LOCAL ESTIMATES / LASER SENSING

Аннотация научной статьи по физике, автор научной работы — Каблукова Евгения Геннадьевна, Каргин Борис Александрович

Построены новые алгоритмы оптимизации локальных оценок метода Монте- Карло для решения нестационарных задач лазерного зондирования природных сред. Для понижения трудоёмкости алгоритмов предложена оптимизация локальных оценок путем применения одного из вариантов метода "расщепления" и интегрирования на основе дискретно-стохастической версии "выборки по важности". Выполнена серия вычислительных экспериментов, иллюстрирующих эффективность предложенной оптимизации.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по физике , автор научной работы — Каблукова Евгения Геннадьевна, Каргин Борис Александрович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Efficient discrete stochastic modification for local estimates of the Monte Carlo method for problems of laser sounding of scattering media

New algorithms for optimization of local estimates of the Monte Carlo method applied for solving non-stationary problems of laser sensing of natural media are constructed. To reduce the algorithms' computation cost an optimization of local estimates is proposed based on a variant of the splitting method and on integration in a discrete-stochastic version of importance sampling method. Numerical experiments illustrating the effectiveness of the proposed optimization are conducted.

Текст научной работы на тему «Эффективные дискретно-стохастические модификации локальных оценок метода Монте-Карло для задач лазерного зондирования рассеивающих сред»

Вычислительные технологии

Том 17, № 3, 2012

Эффективные дискретно-стохастические модификации локальных оценок метода Монте-Карло

для задач лазерного зондирования рассеивающих сред*

Е.Г. КАБЛУКОВА1, Б. А. КАРГИН1'2 Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, Новосибирск, Россия Новосибирский государственный университет, Россия e-mail: [email protected], [email protected]

Построены новые алгоритмы оптимизации локальных оценок метода Монте-Карло для решения нестационарных задач лазерного зондирования природных сред. Для понижения трудоёмкости алгоритмов предложена оптимизация локальных оценок путем применения одного из вариантов метода "расщепления" и интегрирования на основе дискретно-стохастической версии "выборки по важности". Выполнена серия вычислительных экспериментов, иллюстрирующих эффективность предложенной оптимизации.

Ключевые слова: метод Монте-Карло, локальные оценки, лазерное зондирование.

Введение

Настоящая работа посвящена одному из способов оптимизации алгоритмов метода Монте-Карло для решения нестационарных задач лазерного зондирования природных сред. Подобные задачи представляют большой интерес в связи с широким применением лазерных локаторов (лидаров) наземного, самолетного и космического базирования для оперативной диагностики аэрозольных примесей в атмосфере, пространственно-временной трансформации микрофизических характеристик аэрозолей и различного типа облачных частиц, дистанционного определения гидрофизических параметров океана, определения верхних и нижних границ облачности, а также для решения целого ряда других проблем оптического дистанционного зондирования природной среды.

Подробнее с перечнем некоторых современных физических постановок задач лазерного зондирования атмосферы и океана и связанных с решением этих задач методов статистического моделирования можно ознакомиться из библиографии, представленной в обзоре [2]. Обоснование возможности применения методов Монте-Карло и разработка соответствующих алгоритмов для решения задач теории переноса оптического излучения в рассеивающих и поглощающих средах были выполнены в целом ряде ранних работ, подытоженных в [3]. Рассматриваемые задачи лазерного зондирования отличаются от многих других задач атмосферной оптики наличием сложных граничных условий, связанных с конечными размерами исходного пучка излучения и малым

* Работа выполнена при поддержке РФФИ (гранты № 10-01-00040 и 12-01-00034), Интеграционного проекта СО РАН № 52 и Проекта президиума РАН № 14.2.

фазовым объемом детектора, а также с принципиально нестационарным характером моделируемого процесса переноса излучения. Это обстоятельство обусловливает характерные требования к технике статистического моделирования и определяет необходимость применения локальных оценок, являющихся хотя и трудоемким, но единственно возможным способом вычисления искомых характеристик излучения, регистрируемого детектором с малым фазовым объемом. Для понижения трудоёмкости алгоритма в работе предлагается оптимизация локальных оценок путем интегрирования на основе дискретно-стохастической версии "выборки по важности" и применения одного из вариантов метода "расщепления".

1. Постановка задачи

Рассмотрим область С Е Я3, заполненную рассеивающим и поглощающим излучение веществом с коэффициентами рассеяния а3(т) и ослабления а (т), индикатрисой рассеяния д(т, такой, что

1

У д(т,^Ф = 1.

-1

Здесь ^ = (ш',ш) — скалярное произведение векторов ш', ш Е П = (ш = (а,Ь,с) : а2 + Ь2 + с2 = 1} — пространство направлений. Обозначим через q(т) величину а3(т)/а(т) — вероятность выживания кванта излучения (фотона) при столкновении с элементом вещества, с — скорость распространения излучения в среде. В точке т0 находится источник, испускающий в момент времени £ = 0 импульс излучения единичной мощности в круговом конусе направлений П0 с раствором 90 относительно оси конуса, направленной вдоль единичного вектора ш0 (рис. 1).

Требуется определить временное распределение /п*(т*,£) приходящего в точку т* излучения в направлениях ш таких, что —ш Е П*, где П* — круговой конус с раствором 9* относительно оси ш*. Таким образом, вычислению подлежит функционал

Рис. 1. Геометрическая схема задачи

в котором функция I(г, ш,£) — интенсивность излучения в точке г в момент времени £ в направлении ш. Известно (см., например, [3]), что интенсивность излучения связана с плотностью столкновений <^(х) следующим соотношением:

I (г,ш,£)а(г) = <^(г, ш,£).

Полагая а (г) = 0 при г Е Я3\С (что соответствует случаю отсутствия рассеяния и поглощения во внешней к области С части пространства Я3), плотность столкновения <^(х) в приближении лучевой оптики можно описать интегральным уравнением [3]

Г ?(г')а(г) ехр(—т(г',г))д(г', (ш',ш)) / г — г'\

^(Х) = -,-т--О Ш — 7-г X

^ ; у 2п|г' — г|2 V |г — г' |У

х^ — (V + ^^^ ^(х')^х' + /(х), (1)

х = (г,ш,£) Е X = Я3 х П х Т, Т = (0, то).

Здесь плотность первых столкновений нерассеянных частиц непосредственно от источника

/ (х) = а(г)ехр(—т (гс,г))АПо (ш)А4 ( £ — ^^

|г—г'|

/г_г'

а (г' + Зг-г Ыз,

|г — г'|

0

Ап0(ш) = ( 1, Ш Е п0, а4(£)= ( 1, £> 0,

°01 ; \ 0, иначе, \ 0, £ < 0.

2. Локальные оценки

Пусть искомый функционал 1о»(г*,£) вычисляется в виде гистограммы, т.е. оцениваются величины

и

4^*)=^ 1п* (г*,£)^, г = 1,...,п*,

^г — 1

где — узлы гистограммы, £0 = 0. Для вычисления 1(г»(г*) применяется локальная оценка [3]

N

1«(г*) = е£ д„^(1)(ж„,г*),

п=1

М1)(х„.Г*} = "(г")ехр('т'г",-г*))д2(г- А«.(,}АМ,

2п|г* — гп|2

где Е — символ математического ожидания, хп = (гп,шп,£п) — цепь Маркова с плотностью первых столкновений р1 (х) и переходной плотностью р(х',х), N — случайный номер обрыва марковской цепи, £ = £п + |гп — г* |/с, з = (г* — гп)/|г* — гп|,

* Г 1, если £ Е (¿г_ 1,£г], » / \ Г 1, если — ш Е П*,

АДг) = < „ Ао» (ш) = < „

у ' 10, иначе. о у ' 0, иначе.

Весовые множители Qn в соответствии с теорией весовых методов Монте-Карло [3, 4] определяются выражениями

ГЛ ^(х) ^ ГЛ к(Хп-1,Хп) АТ

Ql =—гт, Qn = Qn-\—t-г, П = 2,...,М,

Р1(х) р(Хп-1,Хп)

здесь к(х',х) — ядро уравнения (1).

Легко видеть, что (1) эквивалентно уравнению

ф) = к 2ф) + к! (х) + ! (х), (3)

где К — интегральный оператор с ядром к(х',х). Локальная оценка ) для расчёта /П* (г*), основанная на представлении (3), называется двойной локальной оценкой и определяется формулой

/п* (г*¿) = ! к2(х',х*)(р(х')<1х',

X

k2(x,,x*) = J к(х', р)к(р,х*)<р. (4)

Хб

Последний интеграл берется по области С = {р(в) € С : р(в) = г* + шв, ш Е П*, 5 > 0}. В случае применения двойной локальной оценки вместо (2) имеем соотношение

Ф(г*) = Е£ = Е (^^(х^г*) + £Qnh(¿)(xn,г*,pn?j , (5)

(2) * _ д(г)д(р)а(р)в-т(г'р)-т(р'г*)д(г, (ш, Шр))д (р, (шр, ^)) ^ (х,г*,р')= (2п)21р - г12р(р) Х

хАп*( ^^ А (ь +1Р - г1 + 1г* - Р1

| г* - р|

Здесь шр = --г, р(р) — произвольная плотность распределения промежуточного слу-

р - г |Р - г|

чайного узла р, который выбирается так, что-(г* —р)/|г* — р| € П*. Свобода выборар(р) позволяет оптимизировать оценку (5) с целью уменьшения трудоёмкости алгоритма.

Оценка (5), (6) имеет бесконечную дисперсию, поэтому на практике вместо нее вычисляется смещенная оценка интенсивности с конечной дисперсией. В этом случае для точки столкновения (гп,шп,Ьп) дополнительный случайный узел р разыгрывается в области С\Бе, Бе = {г Е Я3 : |гп — Г| < е}, где е — некоторое наперед заданное положительное число. Отметим, что относительную погрешность вычисления величины /п* (г*), обусловленную вырезанием шара Бе, можно приближенно оценить (см. [1]) величиной

д(г)(1 - ро),

1 - д(г)№

-(1 - ехр(-а(г)е)),

1

где ^о = / — средний косинус угла рассеяния в точке г. Ниже в табл. 4

-1

(см. раздел 5) представлена зависимость значений /п* (г*) от радиуса е вырезаемого шара Бе.

3. Модифицированная оценка

Рассмотрим некоторую область С£ Е С такую, что С Е С£. Для точек столкновения = (гга,^га,£га) таких, что гп Е С£, вычисление интеграла (4) будем проводить по некоторому наперед заданному числу К случайных узлов интегрирования. В этом случае функция Л,(2) в (6) заменяется на следующую:

1

к

(2),

К

Для жга таких, что гп Е С\С£, вклад в двойную локальную оценку вычисляется по одному случайному узлу интегрирования р (К = 1). В данной работе для тестовых расчётов линейный размер области С£ выбирался порядка длины свободного пробега частицы в веществе, заполняющем область С.

Для определения оптимального числа узлов интегрирования в области С£ рассмотрим задачу вычисления интегральной по времени интенсивности излучения, приходящего в точку приемника г* в заданном конусе направлений. Воспользуемся формулой полной дисперсии и методикой определения оптимальных параметров метода расщепления [4].

Считаем, что , г*) = 0. Представим модифицированную двойную локальную

оценку интенсивности излучения в виде

N

N

£(к) = 5] ^й(2)(ж„,г*|г„ Е С\С£) + ^ д„^(3)(х„,г*|г„ Е С£).

п=2

п=2

Обозначим через £ = (х1,...,^) последовательность фазовых координат точек столкновений фотона с элементами вещества, п = (р1,..., р1,... , рN,... , PN) — случайные узлы интегрирования р^ Е С для последовательности точек столкновения £ (з = 1, если гп Е С\С£, з = К, если гп Е С£). Формула полной дисперсии случайной величины £(к) имеет вид [4]

Б£(к) = Бс Еп (С(К)|С) + Ес (£(к)|С) =

" N N

^ ^(2)(Х„,Г*|Х Е с,г„ Е С\а) + ^ д„^(3)(х„,г*|х Е с,г„ Е а)

п=2

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

БЛ Е

С Еп

N

п=2

+

+ЕС Бп

^д„^(2)(ж„,г*|ж Е С,г„ Е С\С£)

п=2

+ Ес Бп

N

^д„^(3)(ж„,г*|ж е с,г„ Е а)

п=2

Последнее равенство справедливо, так как Бп(£(к)|() = Бп(£(к)|С,гга Е С\С£) + Бп(С(к)|С,гп Е С£) для независимых р^. Используя независимость и одинаковую рас-пределённость компонентов вектора п, а также формулу (7), получим

Бпй(3)(ж„,г*|ж„ Е С,Гп Е (?£) = 1 Бпй(2)(ж„,г*|ж„ Е С,Гп Е (?£).

К

Введем обозначения:

£>1 = Бс Еп (£(к)|С) + Ес Бп

N

]>]д^(2)(Хп,г*|х Е С,г„ Е С\С£)

п=1

N

Б2 = есб^ Qn^2)(хп,г*1х Е (,гп Е Се).

п=1

Тогда

Б£(к) = Б1 + Б2/К.

Пусть Ь1 — среднее время моделирования точек столкновения хп, п = 1,... , N, Ь2 — среднее время моделирования одного дополнительного узла интегрирования рп для каждого хп, п = 1,...^, и вычисления функционала &2\хп,г*), 11 и 12 — среднее отношение числа точек столкновения хп из областей С\Се и Се к общему их числу (¡1 + ¡2 = 1). Тогда среднее время вычисления одного выборочного значения случайной величины

Ь(К) = ^(к + ¡2) + Ь2(к + К12) = Ь1 + Ь2к + КЬ2\2 = Ь 1 + Кг2,

Ь-1 = Ь1 + Ь211, Г 2 = Оптимальное значение К минимизирует величину трудоёмкости

Б(к) = Ь(к)Б£(к) = (11 + КГ2 )(Б1 + В2/К).

Вычислив производную и учитывая положительность величин П1, 02, Ь1, Ь2, получим, что оптимальное число К приближенно равно целому положительному числу, наиболее близкому к выражению [4]

- М- <8)

Величины В1,В2,Ь 1,Ь2 можно оценить по результатам специальных предварительных расчётов, вычисляя оценку интенсивности дважды: для параметра К = 1 и некоторого заданного К. В этом случае, зная среднее время вычисления одного выборочного

значения ^ 1 ь(1)

и )

ь(к) случайных величин £(1) и £(к), имеем

ь(к) - ь(1) (1)

Ь2 = ТК-1%, Ь1 = Ь - ^

следовательно

г _ Ь(1)К - ь(к) г ь(к) - ь(1) ь 1 = К - 1 , Ь2 = К - 1 . Величину П1 можно оценить по формуле

Dx = Щ(к) - D2/K.

4. Дискретно-стохастическая версия "выборки по важности"

В качестве плотности распределения дополнительного узла интегрирования р в двойной локальной оценке обычно выбирается плотность

р(р) = -^г^-;гт, (9)

2п(1 - cos в*)' KJ

не отражающая характер поведения подынтегральной функции из (4) для некоторых точек x Е X. Имея простую процедуру, определяющую, для каких x Е X функция h( ;(x,r*,p) из (4) пропорциональна функции (9), а для каких x Е X не пропорциональна, можно для моделирования дополнительных узлов р комбинировать плотность (9) с плотностью, в некотором смысле более близкой к функции h(2)(x, r*, р).

Далее рассмотрим некоторую область G£1 Е G такую, что G Е G£1 (возможно совпадающую с областью Ge, см. раздел 3), и будем моделировать дополнительые узлы интегрирования по плотности (9) для точек столкновения {xn : rn Е G\G£1}. Для {xn : rn Е Gei} в качестве плотности распределения дополнительного узла интегрирования р выберем кусочно-линейное приближение функции h(2)(x, r*, р) по переменной р Е G и вычислим интеграл (4) с помощью метода дискретно-стохастической версии "выборки по важности" [4].

Вычисление интеграла проводится в системе полярных координат с центром в r* и осью w*. В этом случае р = (f , Д,() и область G содержится в некотором параллелепипеде со сторонами (f , Д,() Е [fmin,fmax] х [0, cos 0*] х [0, 2п]. Плотность pj(р) для фиксированной точки столкновения {xj Е X : rj Е G£1} строится как кусочно-линейная аппроксимация функции h(2)(xj, r*, р) по переменной f для заданных реализаций Д,-, (

случайных величин f, (, равномерно распределённых в области [0, cos 0*] х [0, 2п]:

р(р) =

P(f |xj,f j ,(j)

2n(1 - cos 0*)'

Пусть на отрезке [fmin, fmax] задана неравномерная сетка |rmj, m = 0,..., M, с шагом hm = rm+i — fm. Тогда для фиксированных значений Д^-, случайных величин Д, ^ плотность p(f |xj , Д,-, ) представляется как

M X „ _ „ ч ,

p(f |xj, Д, ) = Pm/m(f ), /m(f ) = Xm ( ~ j Km (10)

m=0 \ hm J /

где

Г 1 + y при — 1 < y < 0, х(у) = в(1)(y)= ^ 1 — У при 0 < y < 1,

0 иначе,

ß — сплайн первой степени,

hm

hm-1 при f - fm < 0, hm при f - fm > 0,

Кт = J Хт(г)^г = Т^т-1 + Рт = СК^^Ж,- , Г*,Гт,Д?, ^) —

К

значения аппроксимируемой функции в узлах {гт} при фиксированных Д^-, ^. Нормирующая константа

, M

C = 1 / Ymh(2)(xj, r*, fm, Дj , (j).

' m=0

Моделирование координаты г дополнительного узла р проводится методом суперпозиции: по вероятностям Рд выбирается номер моделируемой плотности Р(т = к) = Рд и строится случайная величина по плотности /т(г ).

Для неравномерной сетки и плотности /т(т) с вероятностью д = hm-l/(hm-l + hm) моделируется точка из промежутка [г т - hm-1, гт], с вероятностью (1 - д) — из промежутка [гт, Гт + hm] по формулам г ^ = гт + hm-l(^aj - 1) и г ^ = гт + hm(^aj - 1) соответственно. Здесь aj — равномерно распределённые случайные величины на (0,1).

Для равномерной сетки {гт} с шагом h существует более простая формула моделирования случайной величины по плотности fт(г): г j = + а2 - 1) + гт, здесь а^,в = 1, 2 — равномерно распределённые случайные величины на (0,1).

В численных экспериментах число узлов аппроксимации {г т} выбиралось малым, при этом один из узлов находился вблизи проекции точки Гj на луч Шj = (г, фj), а узел г0 — на пересечении границы области С, ближайшей к детектору, и луча Шj.

Для быстроты моделирования случайных узлов р число узлов сетки М должно быть мало. Вместе с тем такая аппроксимация должна отражать поведение подынтегральной функции, т. е. узлы аппроксимации {гт} должны быть близки к экстремумам приближаемой функции. Это условие осложняет использование данной плотности, но даже приближённое положение узлов аппроксимации в некоторых случаях дает выигрыш в трудоёмкости вычисления интенсивности излучения, интегрированной по времени. Это можно наблюдать в нижеприведённых тестовых расчётах.

5. Результаты численных экспериментов

Для иллюстрации эффективности предложенного алгоритма представлены результаты вычисления оценки интенсивности излучения Iq* (r*) и временного распределения интенсивности излучения lQ*(r*,t) для плоского слоя G = {(x,y,z) Е R3 : h < z < H}, h = 0.5 км, H = 0.9 км, заполненного веществом с коэффициентом ослабления a(r) = Е = 50 км-1, вероятностью выживания q = 0.95 и индикатрисой рассеяния Хеньи — Гринстейна g(ß) = (1 — а2 )/2(1 + а2 — 2aß)3/2, ß Е (—1, +1), с параметрами а = 0.6, 0.7, 0.8, 0.9.

Предполагается, что детектор излучения находится в начале координат r* = (0, 0, 0), ось детектора совпадает с ш* = (0,0,1). Источник излучения, находящийся в точке r0 = (—0.7 км, 0,0), излучает импульс единичной мощности в круговом конусе с раствором в0 = 20" в направлении ш0 = (V2/2, 0, у/2/22).

Для вещества с индикатрисой рассеяния Хеньи — Гринстейна с параметром а = 0. 8 и детектора с углом раствора В* = 10 проведено сравнение двойной локальной оценки интенсивности излучения Iq* (r*) (случай K = 1) c модифицированной двойной локальной оценкой. Во втором случае выбиралась область

G£ ={r Е G : > cos30^

для точек столкновения {xn Е X : rn Е G\Ge}, K = 1, а для точек {xn Е X : rn Е G£} число K дополнительных узлов интегрирования pk варьировалось. Все дополнительные узлы pk моделировались по плотности (9). В табл. 1 показана трудоёмкость S = a2T рассмотренных оценок, построенных по n = 109 траекториям. Здесь T — среднее время моделирования одной случайной траектории, а = \JDIq* (r*)/n — среднеквадратичное отклонение оценки, t — время вычисления оценки по n = 109 траекториям. Из приведённых данных следует, что трудоёмкости S оценок примерно одинаковы для K = 200^250 и значительно меньше трудоёмкости двойной локальной оценки (K =1). Проводились

Таблица 1. Трудоёмкость 5, среднеквадратичное отклонение а модифицированной двойной локальной оценки интенсивности излучения /л* (г*) для различного числа К

К 1 25 50 100 150 180 200 230 250

5 ■ 107 33 3.4 4.2 3.9 4.4 2.7 1.9 2.0 1.8

г ■ 10-4,с 5.34 5.97 6.9 8.6 10.5 11.4 12.4 13.4 14.16

а ■ 106 7.84 2.39 2.47 2.12 2.06 1.54 1.23 1.21 1.09

также расчёты согласно формуле (8), где величины ^ и Д2 оценивались по числу траекторий п = 108. Согласно (8) получено оптимальное КорЬ « 205, которое согласуется с вычислительным экспериментом.

В последующих вычислениях для построения модифицированной двойной локальной оценки область О разбивалась несколькими вложенными конусами. Пусть

/ г_г*

V(г) = ( 1-г ,ш*

О1 = (г е О : V(г) < 71) , О2 = (г е О : 71 < V(г) < 72) ,

Оз = (г е О : 72 < V(г) < 7э) , О4 = (г е О : V(г) > 73).

В представленных расчётах 71 = сов(0.087), 72 = сов(0.052) 73 = сов(0.009). Для точек |жга е X : гп е О1} функционал (7) оценивался по одному дополнительному случайному узлу р (К = 1). Для |жга е X : гп е О 2,О 3, О4} число дополнительных узлов К2, К3, К4 выбиралось исходя из нескольких оценок интенсивности излучения /Л*(г*, £), построенных по числу траекторий п = 107-108, с различными значениями К2,К3,К4. Модифицированная двойная локальная оценка с плотностями дополнительных узлов (9) и (10) обозначена как МДЛО1, с плотностью дополнительного узла (9) — как МД-ЛО2. Эти оценки сравнивались с двойной локальной оценкой (ДЛО) (6) и локальной оценкой (ЛО) (2).

На рис. 2 представлены оценки временного распределения интенсивности излучения /(г* (г*, £) для вещества с индикатрисой рассеяния Хеньи — Гринстейна с параметром а = 0.8 и детектора с углом раствора 0* = 30" на временном интервале [4.6 мкс, 7.2 мкс] с шагом гистограммы 0.1 мкс. Число дополнительных узлов интегрирования рд в оценках МДЛО1 и МДЛО2 равно К2 = 20, К3 = 30, К4 = 50. Жирной линией обозначены среднеквадратичные отклонения а^, г = 1,...,п^, двойной локальной оценки, тонкой линией — а, г = 1,..., п^, модифицированных двойных локальных оценок МДЛО1 и МДЛО2.

В табл. 2 приведены значения локальных оценок интенсивности излучения /л*(г*), определяемой детектором с углом раствора 0* = 1' и параметром индикатрисы рассеяния а = 0.7, 0.8, среднеквадратичных отклонений а, времени вычисления оценок £ по числу траекторий п = 109 (исключение — двойные модифицированные оценки МДЛО1 и МДЛО2 для задачи с параметром а = 0.7 — п = 108) и трудоёмкости алгоритмов Б. Видно, что для малых углов раствора детектора (порядка 0* = 1' и меньше) локальная оценка, построенная по числу траекторий п = 109, не дает удовлетворительной точности вычисления временного распределения интенсивности /(г* (г*, £), для нее велики также а и Б. Трудоемкость Б модифицированных двойных локальных оценок МДЛО1 и МДЛО2 в несколько раз меньше трудоёмкости двойной локальной оценки, а для а = 0.7 эта разница составляет более одного порядка.

1е-07-

*

-Л-

а

1е-08-

~я—д-

*

- * ж2 х ДЛО

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

: ± о мдло!

1

ж.

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1111111

4.9 5.4 5.9 6.4 6.9

мкс

5

1е-07-

1е-08-

* =1=:

X ДЛО о МДЛ02

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

4.9 5.4 5.9 6.4 6.9

мкс

Рис. 2. Оценка временного распределения интенсивности излучения /^Ц(г*,г) при а = 0.8, в* = 30": а — ДЛО, МДЛО1, б -ДЛО, МДЛО2

а

Таблица 2. Результаты вычисления интенсивности излучения /п* (г*) различными методами для в* = 1' (а — параметр индикатрисы рассеяния Хеньи — Гринстейна)

Метод /п*(г*) ■ 107 а ■ 107 г, с 5 ■ 1013

а= 0.8

ЛО 1.48 0.20 15025 60

ДЛО 1.47 0.03 30880 2.8

МДЛО1 1.44 0.009 42970 0.8

МДЛО2 1.45 0.02 42430 1.7

а= 0.7

ЛО 1.14 0.118 20200 28

ДЛО 1.19 0.043 42500 7.7

МДЛО1 1.12 0.012 7300 0.11

МДЛО2 1.14 0.010 7150 0.08

В табл. 3 показана трудоёмкость S локальных оценок для различных углов раствора детектора 0* и параметров индикатрисы рассеяния a = 0.7, 0.8. Приведенные данные подтверждают, что трудоёмкость оценок МДЛО1 и МДЛО2 меньше трудоёмкости S оценки ДЛО для всех представленных параметров 0*, a.

В ряде случаев применение аппроксимации подынтегральной функции в качестве плотности моделирования дополнительного случайного узла интегрирования р позволяет незначительно сократить трудоёмкость модифицированной оценки МДЛО1 по сравнению с МДЛО2, где в качестве плотности дополнительного узла интегрирования

Таблица 3. Трудоемкость S рассмотренных методов для 0* = {10, 30', 1', 30"} с параметром индикатрисы рассеяния Хеньи —Гринстейна a = 0.7, К2 = 40, К3 = 60, К4 = 100 и a = 0.8, К = 20, K3 = 30, К = 50

Метод 10 30' 1' 30''

a= 0.7, К = 40, Кз = 60, К4 = 100

ЛО 2.3 10-8 7.0 ■ 10-9 — —

ДЛО 54 ■ 10-8 49 ■10-9 7.7 ■ 10" 13 3.4 10" 14

МДЛО1 2.2 10-8 3.0 ■ 10-9 0.11 ■ 10" -13 0.13 10" 14

МДЛО2 1.8 10-8 2.7 ■ 10-9 0.08 ■ 10" -13 0.07 10" 14

a= = 0.8, К = 20, Кз = 30, К4 = 50

ЛО 6.9 ■ 10-8 1.6 ■ 10-8 — —

ДЛО 1.4 10-6 4.7 ■ 10-7 2.8 ■ 10" 13 1.7 10" 14

МДЛО1 2.2 10-7 2.7 ■ 10-8 8.2 ■ 10" 14 2.5 10" 15

МДЛО2 1.7 10-7 1.6 ■ 10-8 1.7 ■ 10" 13 4.1 10" 15

Таблица 4. Оценки интенсивности излучения /п* (г*) и среднеквадратичного отклонения а для различных радиусов е шара В£; 0* = 30", а = 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

ДЛО МДЛО1 МДЛО2

е (In* (r*) ± a) ■ 108 (In* (r*) ± a) ■ 108 (In* (r*) ± a) ■ 108

a = 0.6

4 10"5 2.064 ± 0.053 2.052 ± 0.017 2.046 ± 0.025

1 10"4 2.064 ± 0.053 2.049 ± 0.016 2.045 ± 0.025

4 10"4 2.041 ± 0.051 2.022 ± 0.014 2.009 ± 0.014

a = 0.7

1 10"4 2.590 ± 0.044 2.767 ± 0.034 2.709 ± 0.025

2 10"4 2.590 ± 0.044 2.756 ± 0.033 2.703 ± 0.025

4 10"4 2.589 ± 0.044 2.728 ± 0.027 2.686 ± 0.024

8 10"4 2.561 ± 0.041 2.679 ± 0.017 2.518 ± 0.017

a = 0.8

5 10"5 3.343 ± 0.058 3.527 ± 0.132 3.395 ± 0.025

1 10"4 3.333 ± 0.058 3.395 ± 0.023 3.395 ± 0.025

5 10"4 3.317 ± 0.057 3.349 ± 0.022 3.339 ± 0.021

1 10"3 3.232 ± 0.051 3.278 ± 0.020 3.328 ± 0.019

a = 0.9

4 10"5 3.390 ± 0.250 3.028 ± 0.053 3.263 ± 0.103

1 10"4 3.390 ± 0.250 3.028 ± 0.053 3.244 ± 0.103

4 10"4 3.349 ± 0.248 3.002 ± 0.052 3.216 ± 0.103

1 10"3 3.266 ± 0.245 2.955 ± 0.051 3.129 ± 0.099

1 1 | 1 1 1 1 | 1 1 1 1 | 1 1 I I | I I I 1 | 1 1 1

5 5.5 6 6.5 7 7.5

МКС

Рис. 3. Ыодифицированная двойная локальная оценка временного распределения интенсивности излучения для различных радиусов в шара Б£; в* = 30", а = 0.9

берется плотность (9). Для улучшения результата необходима более точная аппроксимация подынтегральной функции в (7) при малом числе узлов аппроксимации.

Для обеспечения конечности дисперсии двойных локальных оценок вычислялись смещенные оценки интенсивности излучения, в которых для точек столкновения {хп Е X : Гп Е О} дополнительные узлы интегрирования моделировались в области О\В£, В£ = {Г Е Я3 : |Гп — г| < г}. В табл. 4 (см. с. 80) показано поведение значений двойных локальных оценок интенсивности излучения /п* (г*) в зависимости от линейного размера г шара В£. Рассмотрена задача с углом в* = 30// и параметрами индикатрисы рассеяния Хеньи — Гринстейна а = 0.6, 0.7, 0.8, 0.9. Для данной задачи г ~ 4 • 10-4 приводит к незначительному смещению (порядка погрешности а) оценки /п*(г*) и уменьшает среднеквадратичное отклонение а(г) в оценке временного распределения интенсивности /п* (г*, Это отражено на рис. 3, где представлена модифицированная двойная локальная оценка МДЛО2 временного распределения интенсивности излучения /(г*(г*,^) для задачи с параметрами в* = 30//, а = 0.9, К = 10, Кз = 20, К4 = 30.

Из сравнения двойной локальной оценки с модификациями МДЛО1 и МДЛО2 следует, что применение метода "расщепления" позволяет значительно снизить трудоёмкость алгоритма. Это наиболее заметно для задач с "гладкими" индикатрисами рассеяния (а = 0.6 -г 0.8) и достаточно большими углами раствора приемника в*. Но и для вытянутых индикатрис, а также малых углов в* предложенные модификации в сравнении с двойной локальной оценкой сохраняют свое преимущество.

Список литературы

[1] Джетыбаев Е.О. К решению нестационарного уравнения переноса излучения методом Монте-Карло. Новосибирск, 1982 (Препр. ВЦ СО АН СССР; № 346).

[2] Креков Г.А. Метод Монте-Карло в проблемах атмосферной оптики // Оптика атмосферы и океана. 2007. Т. 20, № 9. С. 826-834.

[3] Марчук Г.И., Михайлов Г.А., Назаралиев М.А. и др. Метод Монте-Карло в атмосферной оптике. М.: Наука, 1976.

[4] Михайлов Г.А., Войтишек А.В. Численное статистическое моделирование. Методы Монте-Карло. М.: Академия, 2006.

Поступила в 'редакцию 2 апреля 2012 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.