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申请/专利权人：合肥辉愈科技有限公司

摘要：本发明公开了蒙特卡洛粒子剂量计算中粒子输运过程的去随机化方法，属于蒙特卡洛粒子剂量计算领域，本发明公开了一种在使用诸如GPU等非完全独立并行线程计算架构进行蒙特卡洛粒子剂量计算时重要的加速方法：通过把粒子输运过程中随机事件发生的概率模型转化为发生时粒子剩余能量相对于模拟粒子编号的频度直方曲线，使得随机事件的发生能量相对于粒子编号去随机化，诸如GPU这样的并行计算架构中相邻的执行机构在模拟粒子输运时将会在相近的时刻发生随机事件R，这样增加了一个GPU线程包内的不同CUDA内核同时处理随机事件R的概率，降低了数个CUDA内核暂停指令执行互相等待的状况，优化GPU计算资源的调用效率。

主权项：1.蒙特卡洛粒子剂量计算中粒子输运过程的去随机化方法，其特征在于，其步骤如下：S1：假设N个执行机构同时开始执行粒子输运模拟程序，并且粒子的初始动能相近，执行机构的运算速度相同，粒子的行经的介质相近，则不同执行机构中输运模拟计算的时间进展t相对于粒子的当前动能Ek存在近似的确定性关系，即t~Ek；S2：因为确定性关系天然的传递性，t~Ek转化为Ek~e；S3：在模拟计算的步长内，随机事件R发生的概率Ps是当前粒子动能Ek的函数，即Ps（Ek）；S4：通过事先模拟大量粒子，录得大量随机事件R，对每个随机事件记录其发生时的粒子当前动能Ek；S5：统计大量R事件，得到关于Ek的频率直方曲线，进而近似得到关于Ek的概率密度曲线pEk；S6：对pEk在Ek∈[0,Emax]范围内从左往右积分，得到单调递增曲线y=fEk∈[0,1]，其中Emax为最大粒子动能；S7：假设模拟的粒子数为Nparticle，粒子编号i为0，1，2，…，Nparticle-1，将i+0.5Nparticle对应于y，即得到i~Ek；S8：通过确定性的方式将i相近的粒子分配到e相近的执行机构，即得到e~i；S9：通过i~Ek的关系给粒子分配一个确定的Ek，即约定在输运过程中，当该粒子的动能等于Ek时确定地发生随机事件R；又因为e~i，所以相邻的执行机构模拟的粒子会在相近的时刻发生随机事件，即由e~i,i~Ek,Ek~t得到t~e。

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