基于概率迭代的NDP反演方法

计算物理 ›› 2012, Vol. 29 ›› Issue (6): 891-900.

基于概率迭代的NDP反演方法

杨鑫^1,2, 李润东¹, 刘汉刚¹, 王冠博^1,2, 王侃²

1. 核物理与化学研究所, 四川绵阳 621900;
2. 清华大学工程物理系, 北京 100084

收稿日期:2012-01-24 修回日期:2012-06-08 出版日期:2012-11-25 发布日期:2012-11-25
作者简介:杨鑫(1988-),男,贵州,博士生,主要从事反应堆物理及应用研究。E-mail:yangx05@126.com
基金资助:
中国工程物理研究院科学技术发展基金(2010B0103009)资助项目

An Unfolding Method of NDP Based on Probability Iteration

YANG Xin^1,2, LI Rundong¹, LIU Hangang¹, WANG Guanbo^1,2, WANG Kan²

1. Institution of Nuclear Physics and Chemistry, Mianyang 621900, China;
2. Department of Engineering Physics Tsinghua University, Beijing 100084, China

Received:2012-01-24 Revised:2012-06-08 Online:2012-11-25 Published:2012-11-25

摘要/Abstract

摘要： 针对中子深度分析(NDP)技术,基于概率迭代思想,推导一种迭代反演方法,对其和线性正则化方法在NDP反演问题中的应用进行比较.未引入计数随机误差时,两者都能得到较好的反演结果,迭代法的结果是非负的,线性正则化方法在源强度发生阶跃处得到的结果更好.在考虑随机误差存在的情况下,迭代法的效果更佳.同时,研究了迭代矩阵对结果的影响,矩阵元的指数放大可以实现迭代过程的加速.

关键词: 中子深度分析(NDP), 反演方法, 迭代法, 线性正则化方法

Abstract: For NDP,we produce an iteration method derived from probability iteration.It is compared with linear regularization(LR) method for unfolding of NDP.Both produce good results without counts random errors.Iteration method's result is none-negative.LR method is better at the position where source distributions change steeply.Iteration method produce better results as we consider count random errors.It shows that amplifying matrix elements exponentially brings acceleration.

Key words: neutron depth profiling(NDP), unfoldiag method, iteration method, linear regularization method

中图分类号:

TL99

杨鑫, 李润东, 刘汉刚, 王冠博, 王侃. 基于概率迭代的NDP反演方法[J]. 计算物理, 2012, 29(6): 891-900.

YANG Xin, LI Rundong, LIU Hangang, WANG Guanbo, WANG Kan. An Unfolding Method of NDP Based on Probability Iteration[J]. CHINESE JOURNAL OF COMPUTATIONAL PHYSICS, 2012, 29(6): 891-900.

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