《表2 基于τ-leap的加速算法在不同取值下与分布式参数MC算法的Mp的相对误差(%)》

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《磨矿破碎过程粒度分布的分布式参数蒙特卡洛动力学模拟及加速方法》

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此外，由于本文所描述的对象为“冷车”启动，初始时磨机中并没有待研磨物料，因此在模拟初期颗粒数目比较少，使得倾向函数较小，当颗粒发生消失事件时，倾向函数产生很大的波动，破坏了τ-leap条件.所以，可以从图中看到，τ-leap方法与MC方法相比的WSCV结果在模拟初始时存在较大的差距，但随着模拟时间的进行，由于系统内的颗粒总数目的增多，两种方法的差距越来越小.这说明:1)基于τ-leap的加速模拟算法的结果会随着模拟时间不断逼近相应的MC模拟结果；2)在相对较短的模拟周期内，二者的相对误差较大.以上两点趋势可以从图6中更明显地看出.