星系形成的半解析模型是理解星系形成中的重子物理过程的重要方法,但存在显著的缺点:物理参数太多,调控过程复杂。MCMC(Markov chain Monte Carlo)方法是现代统计计算中最重要的算法之一,通过MCMC方法可以得到星系形成半解析模型中众多...星系形成的半解析模型是理解星系形成中的重子物理过程的重要方法,但存在显著的缺点:物理参数太多,调控过程复杂。MCMC(Markov chain Monte Carlo)方法是现代统计计算中最重要的算法之一,通过MCMC方法可以得到星系形成半解析模型中众多物理参数的有效范围。简要介绍了半解析模型的主要物理过程和MCMC方法,综述了近年来MCMC方法在星系形成半解析模型中的应用和成果。这些结果表明MCMC方法对于限制半解析模型有很好的作用,对更好地理解星系形成中的物理过程起到促进作用。展开更多
文摘星系形成的半解析模型是理解星系形成中的重子物理过程的重要方法,但存在显著的缺点:物理参数太多,调控过程复杂。MCMC(Markov chain Monte Carlo)方法是现代统计计算中最重要的算法之一,通过MCMC方法可以得到星系形成半解析模型中众多物理参数的有效范围。简要介绍了半解析模型的主要物理过程和MCMC方法,综述了近年来MCMC方法在星系形成半解析模型中的应用和成果。这些结果表明MCMC方法对于限制半解析模型有很好的作用,对更好地理解星系形成中的物理过程起到促进作用。
