Метод Монте-Карло макроскопического моделирования малоуглового отражения бытрых заряженных частиц от поверхности твердого тела

Abstract

Разработан новый метод статистического моделирования процесса малоуглового отражения заряженных частиц от поверхности твердого тела. В отличие от моделирования отражения на микроскопическом уровне атомных столкновений метод рассматривает его макроскопически как результат “укрупненного” столкновения частиц с поверхностью. Статистические характеристики отражения определяются путем выборки из теоретических распределений по энергии и углам. Предложен и протестирован эффективный алгоритм выборки, основанный на комбинации метода обратных функций распределения и метода отбора. В качестве примера применения приведены результаты статистического моделирования эффекта усиления потока ионов у подножия вертикального конуса Венера, которые сравниваются с результатами простой геометрической модели зеркального отражения.

Розроблений новий метод статистичного моделювання малокутового відбиття заряджених частинок від поверхні твердого тіла. На відміну від моделювання відбиття на мікроскопічному рівні атомних зіткнень, метод розглядає його макроскопічно як результат “укрупненого” зіткнення частинок з поверхнею. Статистичні характеристики відбиття визначаються шляхом вибірки з теоретичних кутових та енергетичних розподілів. Запропонований та протестований ефективний алгоритм вибірки, що базується на комбінації методу зворотних функцій розподілу та методу відбору. В якості прикладу застосування наведені результати статистичного моделювання ефекту посилення потоку іонів біля підніжжя вертикального конуса Венера в порівнянні з результатами простої геометричної моделі дзеркального відбиття.

A novel method of Monte Carlo simulation of small-angle reflection of charged particles from solid surfaces has been developed. Instead of atomic-scale simulation of particle-surface collisions the method treats the reflection macroscopically as “condensed history” event. Statistical parameters of reflection are sampled from the theoretical distributions upon energy and angles. An efficient sampling algorithm based on combination of inverse probability distribution function method and rejection method has been proposed and tested. As an example of application the results of statistical modeling of particles flux enhancement near the bottom of vertical Wehner cone are presented and compared with simple geometrical model of specular reflection.