��������������� ��������������� ������������ ������ ��������� ������������ ������������ ������ N-CADIS ��������� ������

Abstract

������ ��������������� ��������� ��������� ��������������� ������ ������������ ��������������� ��������������� ��������� ������ ������������ ������. ������ ��������� ������������ 0 ��������� ������ ������������ CADIS ��������� ������������ ������. ��������� CADIS ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ������. ������ ������ ��������� ��������� ��������������� ������ ������������ ������������ ������ ������ FW-CADIS ��������� ������ ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������. ��� ��������������� ������ ������������ ������ ��������� ������ ��� ������ ��������� ��������������� ��������������� ��������� ���������������. ������ ������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��� ��� ������ ��������������� ���������������, ��������������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ��������������������� ������������ ��������������� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ���������������. ��� ��������������� ��������� ��������� ������������ ��������������� N-CADIS ��������� ������ ���������. ��������� ��������� ������������ ������������ ������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��� ������. ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ���������������(Adjoint Flux) ��������������� ������������ ADVANTG ��������� ���������������. N-CADIS ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ���������������, N-CADIS ��������� ��������������� ��������� ������ ��������������� ������ ���������������. ������ ��������� ��������������� ��������������� ��������� N-CADIS ��������� FW-CADIS ��������� ������������ ������ ��������� ���������������. ��� ������ ��� ������������ ��������� N-CADIS ��������� ������������ ������������ ������������ FW-CADIS ������������ ������������ ������ ������ ������ ������ ��� ������ ��������� ���������������. ��������� ��� ������������ ��������� ��������� ������������������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ��� ��� ��������� ������������ ��������������� ��������� ������ ��� ��� ������ ��������� ������������.Nowadays, hybrid Monte Carlo method is widely used to increase calculation efficiency of Monte Carlo simulation. For a single response problem, the Consistent Adjoint Driven Importance Sampling (CADIS) method, which uses a zero variance solution, is developed. For the inclusion of multiple responses, several methods have been proposed. Among them, the Forward-Weighted CADIS (FW-CADIS) method shows the best performance. In this study, a new hybrid Monte Carlo method, referred to as an Nth-order multi-response CADIS method (N-CADIS) is proposed for a more uniformly low variance. The objective function of the N-CADIS method is defined for weighting the responses having a higher relative error than that of the others. This property is confirmed by using the normal distribution. However, the N-CADIS method is analyzed that many adjoint calculations are needed to find maximum values. Hence the overall efficiency can be decreased. To avoid many deterministic calculations, the adjoint transport process was modified and implemented in ADVANTG code. This process produces a variance reduction parameter similar to that used in the N-CADIS method. For verification of the unmodified N-CADIS method, it is applied to simple problems and compared with the existing methods. These results show that the N-CADIS method can produce a better efficiency only for the Monte Carlo calculation. To verify the modified transport process, three test problems is also solved and compared with the FW-CADIS method. The results from the N-CADIS method have more uniform and lower relative error than those from the FW-CADIS method. Therefore, it is expected that the N-CADIS method will contribute to efficient calculations for a multiple responses problem in the hybrid Monte Carlo simulations.Docto