"本书充分介绍了蒙卡方法**的发展和应用，通过作者研究活动中的真实世界例子，详细推导了现有的先进公式和算法，充分更新了特征值蒙特卡罗计算和自动方差减少技术的**发展，并包含关于裂变矩阵和替代混合技术的全新章节。 同时，与第1版相比，本书探讨了蒙特卡罗方法在现实世界中的应用，解释了其概念和局限性，同时以举例说明、数学推导、计算机算法和课程作业问题为特色，是核工程师和科学家研究蒙特卡罗方法应用的理想教科书和实践指南，此外还合适物理和工程专业的学生及致力于蒙特卡罗方法进步的学生阅读使用。 本书适用对象：核工程专业、物理专业的本科生和研究生，学习蒙特卡罗方法的学生，也可以为核工程师和科学家研究蒙特卡罗方法应用的理想教科书和实践指南。"

"Alireza Haghighat弗吉尼亚理工大学机械工程系教授, 美国核学会会员。Haghighat教授一直致力于开发新的粒子输运方法和大型计算机代码,用于核系统的建模和仿真,包括反应堆、核安全和保障系统及医疗设备。刘仕倡华北电力大学核科学与工程学院副教授、博士生导师。共发表SCI/EI论文100余篇。主要从事核反应堆物理与屏蔽、聚变堆中子学、多物理耦合等方面的研究工作，参与开发自主化反应堆蒙特卡罗程序RMC与cosRMC。主持了国家自然科学基金、北京市自然科学基金等国家及省部级项目，入选中国科协青年人才托举工程、北京市科技新星、河北省自然科学基金优秀青年科学基金项目。担任中国核学会计算物理分会蒙特卡罗方法及其应用学术委员会委员，Scientific Reports等期刊编委，Nuclear Analysis、《同位素》、《现代应用物理》等期刊青年编委。曾获国际核工程大会**论文奖、亚洲反应堆物理会**论文奖、清华大学优秀博士论文一等奖等。梁金刚清华大学核能与新能源技术研究院教研系列副教授、博士生导师。研究方向包括蒙特卡罗粒子输运、放射性源项及辐射屏蔽、核反应堆多物理耦合分析、核应急决策技术及核设计软件研发等，是反应堆物理程序 RMC和开源蒙特卡罗程序 OpenMC 主要开发者之一，参与国家科技重大专项高温气冷堆核电站示范工程设计和国家重点研发计划等项目。曾获国际会议**论文、国家电力投资集团有限公司科技进步奖等。"

第3章〓随机数生成器 3.1本章引言 随机数(RNs)是任何蒙特卡罗模拟的重要组成部分。任何蒙特卡罗模拟的质量都取决于所使用随机数的质量(或随机性)。如果随机数均匀分布，则实现了高度的随机性。因此，需要设计出一种方法，生成随机的数字序列，在重复之前有很长的周期，并且不需要耗费大量资源。 计算机上随机数生成器的早期实现可以追溯到冯·诺依曼在与曼哈顿计划(1941—1945年)相关的蒙特卡罗模拟中使用了随机数生成器。从那时起，许多生成随机数的方法［15,40,5859,6264,6970］被开发出来。LEcuyer指出，一般的计算机用户通常认为计算机生成均匀随机数的问题已经得到解决。尽管在开发“好”生成器方面取得了重大进展，但仍有“坏”或“不合适”的生成器，并产生了不良结果。因此，任何蒙特卡罗用户都应该清楚这些问题及其局限性。 完整起见，本章介绍了实验和算法技术，并讨论了随机性检验的选择，通过实例证明了随机数生成器的随机性和周期高度依赖几个参数的“正确”选择。这些例子表明，参数的微小变化会对估计的随机数产生重大影响。 本章将回顾用于确定随机数的实验和算法，检查随机数生成器的行为，回顾几个随机性检验，并详细说明参数对随机数序列长度和生成随机数随机性的影响。 3.2随机数生成方法 产生随机数的常见方法有两种： ①实验； ②算法。 1. 实验(查表，在线) 实验(物理过程)用于生成一系列随机数，这些随机数以表的形式保存在计算机内存中。例如： ①抛硬币或掷骰子; ②从瓮中抽球，即抽彩票; ③旋转第2章中介绍的标记圆盘; ④在...