| Sumario: | En el presente trabajo se lleva a cabo el análisis de métodos de reducción de varianza
para acelerar cálculos de transporte de radiación por el método Monte Carlo.
En particular, se estudiaron dos métodos de control de población: distribuciones de
importancia (geometry splitting) y ventanas de peso (weight windows). Estos métodos
fueron implementados en el código Monte Carlo OpenMC.
Como parte del trabajo se validó el código con tres benchmarks, uno de criticidad,
uno de fuente fija de neutrones y el último de fuente fija de fotones, para luego implementar
los métodos de reducción de varianza tanto en el código fuente en C++ como
en el API en Python. Para simplificar el uso por parte del usuario se desarrolló una
herramienta de cálculo de mapas de importancia y ventanas de peso, que genera en
forma automática los parámetros necesarios para aplicar estos métodos de reducción
de varianza.
La implementación de los métodos fue verificada con dos problemas de transporte
de fuente fija, uno de transporte de neutrones y el otro de fotones, observándose un
aumento en la velocidad de cálculo sin afectar el resultado.
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