Numerical Analysis of Chemical Reactions by Monte Carlo Simulation

Добри Данков, Владимир Русинов, Мария Велинова, Жасмина Петрова - Изследвана е химическа реакция чрез два начина за моделиране на вероятността за химическа реакция използвайки Direct Simulation Monte Carlo метод. Изследван е порядъка на разликите при температурите и концентрациите чрез тези начини. Когато активността на химическата реакция намалява, намаляват и разликите между концентрациите и температурите получени по двата начина. Ключови думи: Механика на флуидите, Кинетична теория, Разреден газ, DSMC

On Statistical Hypothesis Testing via Simulation Method

A procedure for calculating critical level and power of likelihood ratio test, based on a Monte-Carlo simulation method is proposed. General principles of software building for its realization are given. Some examples of its application are shown.

Monte Carlo Random Walk Simulations Based on Distributed Order Differential Equations with Applications to Cell Biology

Mathematics Subject Classification: 65C05, 60G50, 39A10, 92C37

A New Algorithm for Monte Carlo for American Options

2000 Mathematics Subject Classification: 91B28, 65C05.

Trimmed Likelihood Estimation of the Parameters of the Generalized Extreme Value Distributions: a Monte-Carlo Study

2000 Mathematics Subject Classification: Primary 62F35; Secondary 62P99

Modeling of Cylindrical Couette Flow of Rarefied Gas Between Rotating Cylinders

Петър Господинов, Добри Данков, Владимир Русинов, Стефан Стефанов - Изследвано е цилиндрично течение на Кует за разреден газ между два въртящи се цилиндъра. Получени са профилите на налягането, скоростта и температурата по метода на прякото статистическо моделиране (DSMC) и чрез числено решаване на уравненията на Навие-Стокс за свиваем флуид. Резултатите сочат много добро съвпадение за малки числа на Кнудсен Kn = 0.02. Показано е, че при различни кинематични гранични условия, газът изостава или избързва спрямо скоростта на стената, или има поведение на твърдо еластично тяло. Получените резултати са важни при решаването на неравнинни, задачи от микрофлуидиката с отчитане на ефектите на кривината.

Monte Carlo Algorithm for Solving Integral Equations with Polynomial Non-Linearity. Parallel Implementation

An iterative Monte Carlo algorithm for evaluating linear functionals of the solution of integral equations with polynomial non-linearity is proposed and studied. The method uses a simulation of branching stochastic processes. It is proved that the mathematical expectation of the introduced random variable is equal to a linear functional of the solution. The algorithm uses the so-called almost optimal density function. Numerical examples are considered. Parallel implementation of the algorithm is also realized using the package ATHAPASCAN as an environment for parallel realization.The computational results demonstrate high parallel efficiency of the presented algorithm and give a good solution when almost optimal density function is used as a transition density.

Comparison between Numerical and Simulation Methods for Age-dependent Branching Models with Immigration

2000 Mathematics Subject Classification: primary: 60J80, 60J85, secondary: 62M09, 92D40