Tantárgy azonosító adatok levelező képzéshez
1. A tárgy címe Monte Carlo módszerek
2. A tárgy angol címe Monte Carlo methods
3. Félévi óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa 12 + 0 + 12 v Kredit 4
4. Ajánlott/kötelező előtanulmányi rend
vagy Tantárgy kód 1 Rövid cím 1 Tantárgy kód 2 Rövid cím 2 Tantárgy kód 3 Rövid cím 3
4.1
4.2
4.3
5. Kizáró tantárgyak
6. A tantárgy felelős tanszéke Nukleáris Technikai Intézet
7. A tantárgy felelős oktatója Dr. Czifrus Szabolcs beosztása egyetemi docens
Akkreditációs adatok
8. Akkreditációra benyújtás időpontja 2020.04.29. Akkreditációs bizottság döntési időpontja
Tematika
9. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít
10. A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható)
TTK Reaktortechnika szakmérnök/szakember szakirányú továbbképzés kötelező tárgya 2020-tól
11. A tárgy részletes tematikája
1. „Valódi véletlen” és kvázi-véletlen számok. Fizikai és algoritmikus véletlenszám-generátorok, előnyeik, hátrányaik. Egyenletes eloszlású véletlen számok generálása. Négyzetközép-, szorzatközép-módszer, multiplikatív és kevert kongruenciális eljárás, egyéb (újabb) algoritmusok. A véletlenszám-sorozat periodicitása és aperiodikus szakasza.
2. Véletlen számsorozat adott eloszlásnak való megfelelőségét vizsgáló próbák (illeszkedésvizsgálat, χ2-próba). Empirikus próbák a véletlen számsorozat egyenletességének és függetlenségének vizsgálatára. Egy- és többdimenziós gyakoriság-próbák. Számjegygyakoriság-teszt. Póker-próba, hézag-próba, futam-próba. Részsorozat-próbák.
3. Diszkrét eloszlású valószínűségi változók mintavételezése Monte-Carlo-módszerrel. Technikák a mintavételezés gyorsítására. 
4. Valószínűség-sűrűségfüggvénnyel adott folytonos eloszlású valószínűségi változók mintavételezésére szolgáló különféle eljárások. Az eloszlásfüggvény invertálásának módszere, Neumann-féle elfogadás-elvetés (rejekciós) módszer. A rejekciós eljárás hatásfoka, hatásfok-javítási technikák. Kompozíciós módszer és annak alkalmazása közelítőleg egyenletes eloszlású valószínűségi változók hatékony mintavételezésére. Táblázatos mintavételezési módszerek és az általuk megvalósított közelítés értékelése az inverz-eloszlásfüggvény analógia alapján.
5. Az általánosított rejekciós módszer és annak alkalmazása a normális eloszlás mintavételezésére. A normális eloszlás közelítő mintavételezése kanonikus eloszlású véletlen számok összegzésén keresztül. Box és Muller eljárása normális eloszlású számpárok előállítására. 
6. Térben izotróp irányeloszlás mintavételezése (1) a gömb ekvidisztáns síkokkal való szeletelésére vonatkozó tétel alapján; (2) normális eloszlású iránykomponensek felhasználásával; (3) az egységsugarú gömböt érintő kockán belüli térben egyenletesen eloszló pontok gömbön kívüli hányadának rejekciójával; (4) Marsaglia módszerével. A sík normálisához képest koszinuszos irányeloszlás mintavételezése. 
7. Síkban izotróp irányeloszlás mintavételezésére szolgáló eljárások. A rejekciós eljárás gyorsítása a duplaszögek módszerével. 
8. A részecske-transzport szimulálása Monte-Carlo-módszerrel. Analóg és nem analóg lejátszás. A részecskéhez rendelt Monte Carlo paraméterek. A részecsketranszport-program főbb komponensei. A részecsketranszport-szimuláció ütközési rutinja, ütközés utáni irány sorsolása.
9. Szabad úthossz modellezése homogén, szakaszosan homogén és inhomogén közegben (Woodcock-módszer).
10. A Compton-szóródás modellezése Monte-Carlo-módszerrel. A Klein-Nishina szögeloszlás transzformálása a foton energiaveszteségének arányára. Kahn és Koblinger módszere.
11. Szóráscsökkentő eljárások a részecske-transzport szimulációjánál. A statisztikai súly, a térbeli fontosság, az orosz rulett és a trajektóriák felhasításának módszere.

Célkitűzések:

A féléves munka során a hallgatók áttekintő ismereteket szereznek a Monte-Carlo-módszerek részecsketranszport-számításokra való alkalmazásának területén. A hallgatók az előadásokon, a számító-gépes laboratóriumi gyakorlatokon és az otthoni egyéni felkészülés során elsajátított ismeretek feldolgozásával mélyítik el szaktudásu-kat, és fejlesztik képességeiket.

A tantárgy sikeres teljesítésével elsajátítható kompetenciák:

T: TUDÁS
1. Ismeri a Monte-Carlo-módszerek alapvető elveit, eljárásait, legfontosabb alkalmazási területeit.
2. Áttekintő ismeretekkel rendelkezik a Monte-Carlo-módszerek részecsketranszport-számításokra történő alkalmazásának legfontosabb eljárásairól, technikáiról, felhasználási lehetőségeiről.
3. Ismeri a Monte-Carlo-számítások reaktorfizikai, méréstechnikai, sugárvédelmi, orvosi diagnosztikai területen való alkalmazásának előnyeit, korlátait.
4. Programozástechnikai ismeretekkel rendelkezik az alapvető Monte-Carlo-algoritmusok egyszerű számításokra való alkalmazása területén.
K: KÉPESSÉG
1. Képes mérlegelni és megítélni egy ténylegesen felmerülő reaktorfizikai, sugárvédelmi vagy méréstechnikai számítási feladat Monte-Carlo-technikával történő megoldásának lehetőségét, kivitelezhetőségét, gazdaságosságát.
2. Könnyebben képes elsajátítani a szakterület legfontosabb, nemzetközileg ismert részecsketranszport-programjainak (pl. MCNPX, Serpent, Fluka, Geant4) felhasználói ismereteit, és hatékonyabban, biztonságosabban tudja alkalmazni ezeket a programot.
3. Képes egyszerűbb Monte-Carlo-programok önálló fejlesztésére, alkalmazására.
A: ATTITŰD
1. Nyitott a szakterület (a részecsketranszport-számítási Monte-Carlo-módszerek) innovációinak megismerésére és adaptálásá-ra.
2. A tanulás során együttműködik hallgatótársaival a feladatok megoldásában.
3. Gyarapítja tudását és tájékozódik.
4. Használja az Monte-Carlo-technika által kínált lehetőségeket.
Ö: ÖNÁLLÓSÁG ÉS FELELŐSSÉG
1. Önálló döntéshozatalra képes. 
2. Szakmai döntések során képes megalapozottan mérlegelni.
3. Átlátja a felelősségvállalás súlyát és jelentőségét, fel tudja mérni a döntések következményeit.
4. Képes mások munkáját, akár kisebb, akár nagyobb csoportban, szervezetben a szakma szabályainak megfelelően vezetni.
 

 

12. Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja
szorgalmi
időszakban
Aláírás feltétele az előadások 70%-án való részvétel. vizsga-
időszakban
Vizsga
13. Pótlási lehetőségek
TVSZ szerint
14. Konzultációs lehetőségek
Oktatóval egyeztetett időpontban
15. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom
Hazai és nemzetközi szakirodalom, szakcikkek
16. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
16.1 Kontakt óra
24
16.2 Félévközi felkészülés órákra
24
16.3 Felkészülés zárthelyire
0
16.4 Zárthelyik megírása
0
16.5 Házi feladat elkészítése
24
16.6 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló)
0
16.7 Egyéb elfoglaltság
16.8 Vizsgafelkészülés
48
16.9 Összesen
120
17. Ellenőrző adat Kredit * 30
120
A tárgy tematikáját kidolgozta
18. Név beosztás Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.)
Dr. Fehér Sándor
egyetemi docens
Nukleáris Technikai Intézet
A tanszékvezető
19. Neve aláírása
Dr. Czifrus Szabolcs