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(α, n)反应中子产额与能谱计算方法

杨波, 衷斌, 徐琪, 成立, 潘流俊, 沈华韵

计算物理 2021, 38 (4): 393-400. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8287

摘要（427）

HTML （33097）

PDF （4818KB）（1307）

发展了（α，n）反应中子产额与能谱蒙特卡罗直接模拟方法，该方法采用通用的连续碰撞方法与SRIM程序计算的阻止本领模拟α粒子慢化过程，采用基于JENDL/AN-2005加工后ACE格式数据库计算（α，n）反应中子产额与能谱。基于NPTS程序研制了（α，n）反应模拟功能，轻核（α，n）反应产额与实验结果符合较好，B、F、O靶出射中子能谱与实验结果符合较好，而C、Al、Si与实验结果有一定差异。

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JFNK方法在S_N输运计算中的应用

朱凯博, 徐龙飞, 潘流俊, 沈华韵

计算物理 2021, 38 (4): 381-392. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8282

摘要（436）

HTML （39504）

PDF （2909KB）（1563）

JFNK(Jacobian-free Newton-Krylov)方法是一种求解非线性方程的高效迭代算法。传统输运计算中的负通量修正与k-特征值迭代使得原本线性的输运计算转变为非线性问题数值求解。为提高非线性输运问题的计算效率，将这两类非线性问题离散成残差形式的非线性方程组，并采用JFNK方法对其进行迭代求解。分析不同约束条件对JFNK方法性能的影响，并将其与NK(Newton-Krylov)方法进行对比。针对JFNK方法的内迭代过程，分析两类子空间方法(GMRES(m)与LGMRES)对整体计算效率的影响。数值结果表明：①相比于传统的幂迭代方法，JFNK方法具有更高的计算效率；②Jacobian矩阵向量积的差分近似对结果没有影响，且基于物理的约束条件比标准的数学约束更加高效；③LGMRES可以充分利用子空间的信息，从而使得JFNK方法整体表现更加高效。

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求解α本征值的k-α迭代方法误差估计

王一, 潘流俊, 王瑞宏

计算物理 2019, 36 (1): 39-46. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.7794

摘要（297）

HTML （1）

PDF （3284KB）（1159）

分析求解α本征值的k-α迭代方法，指出迭代法中参数的选择影响使用标准差的平均值估计出来的α误差.如果参数选取不当，实际估计误差可能和真实估计误差相差很大.MCNP4C程序中使用的参数给出的误差估计通常和真实估计误差有一定的偏差.本文给出一个新的参数选择办法，能够让实际估计误差几乎等于真实估计误差，并用数值实验进行验证.

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