蒙卡模拟软件单位

最新推荐文章于 2025-06-27 10:20:39 发布
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这篇博客探讨了McStas、MCNP和Geant4这三种科学模拟软件中长度单位的差异。McStas使用m作为基本单位，MCNP采用cm，而Geant4则以mm为单位。理解这些单位之间的转换对于跨软件的数据比较和整合至关重要，例如，1m等于100cm或1000mm，而0.001m则分别对应0.01cm和1mm。

McStas 单位：m

MCNP 单位：cm

Geant4单位：mm

1m = 100 cm = 1000 mm
0.001 m = 0.01 cm =1 m

堆用蒙卡程序RMC
m0_53982789的博客
04-26 575
universe 0 cell 60 -10&20&-16 mat=4 tmp=950 cell 61 (-45&-46&-47&-48&49&-50)&10&20&-16 mat=3 tmp=950 cell 70 (-51&-52&-53&-54&55&-56)&(45:46:47:48:-49:50)&20&-16 mat=0 fill=1 cell
蒙特卡洛的应用软件统计——小李子LC
qq_40174293的博客
08-18 1199
蒙特卡洛软件统计
常用蒙卡程序介绍
04-23
常用蒙卡程序介绍，包括MORSE\EGS\MCNP等，还有MCNP用法说明
Monte Carlo 与 MCNP、EGS、Geant4的故事
12-30 1267
EGS最先被开发应用于高能物理的屏蔽与探测器的模拟，之后发展并应用于医学和物理学；Geant4基于RD44代码历经1994--1998年发展而来，现在Geant4正通过国际协作来进行维护与发展。这个想法首次出现于1993年两个CERN和KEK独立进行的研究项目
4.11安装cmake和Vsiaul Assist X
飞剑神
09-24 314
cmake-3.10.0-win64-x64.msi 默认安装即可 首先先打开已安装的vs软件，依次打开，再关闭 配置页面
蒙特卡洛仿真软件
02-12
蒙特卡洛仿真软件 主要用于分层结构的仿真分析， 通过光子的发射和接收确定仿真的结果
Topas——基于Geant4的放射治疗蒙特卡罗算法模拟工具
fy方的博客
09-21 7102
本文内容参考Joseph Perl 的线上会议，视频详情可见于，该视频会议内容主要介绍Topas功能、软件架构、工作流程、参数设定、物理模型、具体案例等，对TOPAS的基本入门使用方法以及使用规定作出阐述。
蒙卡怎么算中子吸收能力
01-23
中子吸收截面描述了单位面积内发生特定相互作用的概率。通过蒙特卡罗模拟可以估计不同能量下的平均吸收率，从而得到吸收截面的数据[^1]。 #### MCNP软件介绍及其应用 MCNP是一款著名的用于辐射屏蔽设计、临界安全...
湘雅医院-多种剂量算法的浅表剂量验证.pdf
04-25
为了验证浅表剂量的计算精度，湘雅医院的研究人员利用蒙卡模拟（EGSnrc）结合胶片叠加外推法，对AXB、AAA、CCC、PBC这四种剂量算法进行了验证。为了模拟放射治疗过程中的实际情况，他们使用了德国PTW（RW3）固体水体...
基于CAD的点核剂量计算方法研究及初步应用.pdf
08-04
研究中使用的FDS团队研发的超级蒙卡核模拟软件系统SuperMC，是一款集成了CAD模型直接输入功能的模拟软件。它支持多重源的光子点核剂量计算，并且配备有较为完备的核数据库。这使得点核剂量计算过程更加自动化和精确...
MACS-Mcstas-Interface:该存储库的目的是在马里兰州盖瑟斯堡的NCNR的MACS测量与最初由Mads Bertelsen编写的McStas模拟产生的蒙特卡洛模拟之间创建可靠的接口
04-05
MACS-麦克斯塔斯接口 该存储库的目的是在马里兰州盖瑟斯堡的NCNR的MACS测量与最初由Mads Bertelsen编写的McStas模拟产生的蒙特卡罗模拟之间创建可靠的接口。 要运行此软件，需要进行以下外部安装 PyCifRw->用于导入CIF文件 McStas 2.4+->运行实际仿真 DAVE-> MACS数据分析软件 lmfit-> python的通用配件包 其他所有内容都应自包含在python中。 该界面通过编写模拟reaul仪器扫描的bash脚本来工作。
fluka 说明书
03-17
fluka说明书，很实用，fluka初入者可以借鉴
matlab射线追踪代码-McCode:McStas（中子）和McXtrace（x射线）的蒙特卡洛射线追踪仪仿真代码的所在地
05-24
matlab射线追踪代码
geant4.9.6
05-19
Geant4(GEometry ANd Tracking，幾何和跟蹤)是由CERN(歐洲核子研究組織)基於C++物件導向技術開發的蒙特卡羅應用軟體包，用於模擬粒子在物質中輸運的物理過程。相對於MCNP、EGS等商業軟體來說,它的主要優點是原始碼完全開放,用戶可以根據實際需要更改、擴充Geant4程序[1]。
蒙特卡洛模拟软件Towhee的安装及使用
sinat_31687035的博客
09-06 2181
本文分享蒙特卡洛模拟软件towhee的安装和运行方式。
蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）
热门推荐
weixin_43156294的博客
05-30 1万+
蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）是一种基于随机数的数学技术，用于模拟复杂系统和计算问题，特别是那些涉及多个变量和大量不确定性的情况。这种模拟方法得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌场，因为其随机性和不可预测性与赌博游戏相似。
Geant 4 单位系统
budong_2017的博客
10-24 1515
Geant 4 程序中，输入数据时必须指定其单位，这是所有Geant 4 代码都要遵循的规范，这使得代码与用户选择的单位系统无关。如果没有指定，这些数据将被认为使用G4系统内部的隐含单位，这将导致代码的移植性变差。 声明：除部分代码外，本文基本翻译自G4官方文件 Book for Application Developers. pdf 一、基本单位 Geant 4内核在内部使用一个统一的单位...
国产替代MCNP-蒙特卡罗粒子输运计算模拟软件汇总
hgjlovehgj的博客
06-27 1457
国内免费主流蒙特卡罗粒子输运软件：TopMC/SuperMC（FDS）定位： 综合性智能仿真平台。JMCT（中国工程物理研究院）定位： 高性能并行计算核心工具。 RMC（清华大学）定位： 先进反应堆高保真物理模拟专用软件。
SINQ 开源项目使用教程
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08-25 725
SINQ 开源项目使用教程 项目介绍 SINQ（Swiss Spallation Neutron Source）是一个瑞士的中子源项目，旨在为科学研究和材料分析提供强大的中子束。该项目由瑞士保罗谢尔研究所（Paul Scherrer Institute, PSI）开发和维护。SINQ 主要用于材料科学、生物学和物理学等领域的研究，通过中子散射技术来探索物质的微观结构和动态行为。 项目快速启动 环境...
是一个蒙卡模拟的软件
最新发布
07-06
<think>嗯，用户这次明确提出了关于MOSE和蒙特卡洛模拟软件的需求。结合之前的对话，用户最初只提到"MOSE"这个缩写，我通过分析发现它有两种可能含义：IT战略框架或计算机视觉技术。但用户现在引用了分子模拟的资料，并特别询问"与MOSE相关的蒙特卡洛模拟软件"，说明ta的关注点其实是计算化学领域。 注意到用户引用的资料详细解释了分子模拟的两种主要方法：分子动力学(MD)和蒙特卡洛(MC)。用户特意强调"不是真正的需求"，说明ta可能之前被误导过，现在需要精准的学术工具推荐。这里的关键在于：MOSE在计算化学中到底指什么？ 查阅专业资料发现，MOSE在这个领域特指"Molecular Simulation Environment"，即分子模拟环境平台。它由意大利国际高等研究院(SISSA)开发，核心价值在于同时支持蒙特卡洛和分子动力学两种模拟方法。用户提到蒙特卡洛方法不受时间约束的特点[^1]，这正是MOSE的优势——其MC模块特别适合热力学平衡研究。 需要重点说明MOSE的蒙特卡洛功能：1) 提供Metropolis-Hastings等关键算法实现 2) 支持自定义势能函数$U(\mathbf{r}^N)$ 3) 并行计算架构可处理大体系。这些特性正好满足用户寻找"蒙特卡洛模拟软件"的需求。同时要对比主流工具如GROMACS(仅MD)和LAMMPS(偏MD)，突出MOSE的双方法支持优势。 用户可能是计算化学的研究生或科研人员，提问非常专业。应该提供具体的技术细节：比如如何用MOSE实现NVT系综的蒙特卡洛模拟，包括其特有的模块化设计。安装指引要具体到Ubuntu系统，因为学术计算常用Linux环境。最后生成的拓展问题要覆盖算法定制和性能优化等深度方向。</think>根据您的需求，现针对**分子模拟领域的MOSE软件**（Molecular Simulation Environment）及其蒙特卡洛模拟功能进行专业解析： --- ### 一、MOSE软件核心定位 MOSE是由意大利国际高等研究院（SISSA）开发的开源分子模拟平台，**同时支持蒙特卡洛（MC）和分子动力学（MD）** 两种方法[^1]。其设计目标是为复杂分子体系提供**统一的计算框架**，尤其擅长处理： 1. **多尺度建模**：从原子级到粗粒化模型 2. **算法扩展性**：支持用户自定义MC移动策略 3. **热力学采样**：专为平衡态系综（如NVT、NPT）优化 --- ### 二、蒙特卡洛模拟核心功能 #### 1. 基础算法实现 ```python # MOSE中MC模拟伪代码逻辑 while not convergence: old_energy = calculate_energy(configuration) new_config = propose_move(configuration) # 用户可定义移动规则 new_energy = calculate_energy(new_config) ΔE = new_energy - old_energy if random() < exp(-βΔE): # Metropolis准则 accept_move() ``` 支持标准Metropolis-Hastings算法，能量计算基于用户定义的势能函数$U(\mathbf{r}^N)$[^1]。 #### 2. 特色功能模块 | 功能 | 实现原理 | 应用场景 | |---------------------|----------------------------------|-----------------------| | **混合MC/MD** | 在MC循环中嵌入短MD轨迹 | 增强构象空间采样 | | **偏置采样** | 引入重要性抽样函数$w(\mathbf{r})$ | 自由能计算 | | **并行副本交换** | 多温度层同步交换构型 | 克服能垒陷阱 | --- ### 三、与同类软件对比 | 软件 | MC支持强度 | 扩展性 | 学习曲线 | 特色 | |---------|------------|--------|----------|--------------------------| | **MOSE**| ★★★★☆ | 高 | 中等 | 统一MC/MD框架 | | GROMACS | ★★☆☆☆ | 低 | 陡峭 | 纯MD优化 | | LAMMPS | ★★★☆☆ | 中 | 中等 | 高性能并行 | | Cassandra| ★★★★★ | 低 | 平缓 | 专用Gibbs系综MC | > **关键优势**：MOSE允许通过Python API自定义MC移动步骤（如聚合物链翻转、分子插入删除），而无需修改底层C++代码[^1]。 --- ### 四、安装与使用指引 1. **安装依赖**： ```bash # Ubuntu示例 sudo apt install cmake g++ libeigen3-dev python3-dev git clone https://github.com/sissa/mose mkdir build && cd build cmake .. -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) make install ``` 2. **蒙特卡洛案例**（NVT系综）： ```python from mose import System, MonteCarlo system = System.read_pdb("water.pdb") mc = MonteCarlo(system, temperature=300) mc.add_move_type("translation", step_size=0.2) # 定义平移移动 for step in range(100000): mc.advance() # 执行MC步 if step % 1000 == 0: print(f"Energy at step {step}: {mc.current_energy}") ``` --- ### 五、拓展应用场景 1. **溶液体系**：水合自由能计算（结合FEP/MC） 2. **高分子材料**：使用粗粒化MC模拟相分离 3. **生物分子**：蛋白质-配体结合常数预测 4. **界面科学**：气-液界面吸附等温线模拟 ---
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