光子追踪：散射方向确定与事件法VS权值法比较

"本文介绍了在蒙特卡罗模拟中用于追踪光子散射方向的方法，以及对事件法和权值法两种追踪模式的比较。通过自定义函数拟合米氏累积概率分布函数(CPDF)，提出了获取显式CPDF的策略。研究发现，事件法和权值法的计算时间与样本容量呈线性关系，事件法速度较快，但权值法的收敛性能更优。在相同收敛标准下，权值法所需样本数量可显著少于事件法。同时，权值法的阈值选择对计算精度和时间的影响主要在阈值超过计算对象1/100时显现。整体而言，尽管权值法在某些方面需要更多调整，其计算效率仍优于事件法。该研究对于优化蒙特卡罗模拟中的光子追踪算法具有指导意义。" 在光学领域的蒙特卡罗模拟中，光子的散射是一个核心问题。散射是指光子在介质中遇到粒子或结构时改变其传播方向的现象，这在光子传输模型中是不可或缺的部分。米氏散射理论描述了光子在各向异性介质中的散射行为，而CPDF是描述光子散射方向概率的关键工具。通过自定义函数拟合CPDF，可以更精确地预测光子的散射行为。 事件法和权值法是两种常见的蒙特卡罗追踪光子散射的策略。事件法基于随机事件发生的时间间隔进行模拟，其优势在于计算速度快，但可能需要更多的样本来达到一定的精度。相反，权值法通过赋予每个光子一个权重来追踪它们，虽然初始计算速度较慢，但其收敛速度更快，意味着在达到相同精度时需要的样本数量较少。 权值法的阈值选择是一个重要的参数调整，它影响着计算的精度和时间。当阈值设定过高，即超过计算对象的1/100时，会显著影响结果的准确性和计算效率。因此，合理选择阈值对于优化权值法至关重要。 这两种追踪模式各有优缺点。在追求计算速度时，事件法可能是更好的选择，而如果考虑收敛速度和样本数量的平衡，权值法则更具优势。在实际应用中，应根据具体问题的需求和计算资源来决定采用哪种追踪模式。这项工作不仅对理解蒙特卡罗模拟中的光子散射提供了深入见解，也为优化相关算法提供了理论依据。