O.Kurbanmuradov。;美国兰尼克。;Sabelfeld，K。;T·维萨拉。 足迹问题的直接和伴随蒙特卡罗算法。 （英语） Zbl 0952.65005号 蒙特卡洛方法应用。 5，第2期，85-111（1999）. 建立并证明了拉格朗日随机模型和算法用于解决足迹问题，即计算空间中任意源释放的固定点处粒子的平均浓度和通量问题。广义足迹问题被视为湍流中粒子群速度分布的空间、速度和时间积分的计算。提出了三种不同的算法。提出了直接和伴随蒙特卡罗算法，并给出了严格的证明。考虑了两种不同的后向轨迹算法：汤姆逊方法和基于相关初值问题概率表示的方法。不幸的是，这种方法需要大量的计算机时间。后一种算法的成本可能会随时间而增加，但它允许处理流分散一组反应物种的一般情况。汤姆森方法被推广到一般随机微分方程，当需要在不动点处找到解时，这种方法特别有用，并且适用于大时间实例。此扩展允许处理粒子吸收问题，这是作者当前感兴趣的问题。审核人：J.Antoch（普拉哈） 引用于三文件 MSC公司： 65立方米 随机微分方程和积分方程的数值解 65立方厘米 随机粒子方法 第62页，第35页 统计学在物理学中的应用 76层55 统计湍流建模 65二氧化碳 蒙特卡罗方法 60 H10型 随机常微分方程（随机分析方面） 76立方米 随机分析在流体力学问题中的应用 关键词：足迹问题;直接和伴随蒙特卡罗算法;随机拉格朗日算法;汤姆逊方法;随机微分方程;湍流;反向轨迹算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.Kurbanmuradov}等人，蒙特卡罗方法应用。5，第2号，85--111（1999；Zbl 0952.65005） 全文： 内政部