学霸从数学建模开始第三十五章 回校(3/3)

京大学天文与空间科学学院硕士研究生王翔煜领衔完成，清华大学天格团队郑煦韬同学、中科院高能物理研究所肖硕同学等分别带领研究团队合作完成了GRID-02、GECAM、HXMT等科学数据的分析处理。南京大学多个院系的多位本科生和研究生参与了相关的科学分析，包括杨俊天文学院博士研究生、刘子科天文学院硕士研究生、杨雨涵天文学院博士研究生、邹金航天文学院联合培养硕士研究生、陈国银天文学院本科生、倪阳天文学院本科生、张子键天文学院本科生、吴雨暄天文学院本科生、邓云未天文学院本科生、马永昶天文学院本科生、蒙延智天文学院博士后，王培源匡亚明学院本科生、许晟天文学院本科生、尹一涵物理学院本科生、张廷钧匡亚明学院本科生、张钊天文学院硕士研究生等。南京大学张彬彬老师、清华大学曾鸣老师、中科院高能物理所的熊少林老师为该文的通讯作者。清华大学、中科院高能物理所、河北师范大学、广西大学等多位专家学者共同参与了这一研究工作。本工作得到国家自然科学基金、科技部重点研发计划、江苏省双创计划、中央高校基本科研业务费专项资金、双一流大学建设经费，南京大学天文与空间科学学院、以及南京大学双创办公室的多项基金和机构的支持。

    蒙特·卡罗方法Monte ethod，也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数或更常见的伪随机数来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算等领域应用广泛。

    蒙特卡罗模拟因摩纳哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”，而当一种模式足够精确时，他能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷：如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数，而却构成一些微妙的非随机模式，那么整个的模拟及其预测结果都可能是错的。

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