En física estadística , la dinámica de Glauber [1] es una forma de simular el modelo de Ising (un modelo de magnetismo ) en una computadora. Es un tipo de algoritmo de Markov Chain Monte Carlo . [2]
El algoritmo
En el modelo de Ising, tenemos N partículas que pueden girar hacia arriba (+1) o hacia abajo (-1). Digamos que las partículas están en una cuadrícula 2D. Rotulamos cada uno con una coordenada xey. El algoritmo de Glauber se convierte en: [3]
- Elige una partícula al azar.
- Suma sus cuatro giros vecinos. .
- Calcule el cambio de energía si el espín x, y se volteara. Esto es (ver el hamiltoniano para el modelo de Ising).
- Da la vuelta al giro con probabilidad donde T es la temperatura .
- Muestre la nueva cuadrícula. Repita las N veces anteriores.
Historia
El algoritmo lleva el nombre de Roy J. Glauber . [2]
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Referencias
- ^ "Roy J. Glauber" Estadísticas dependientes del tiempo del modelo Ising " " . Consultado el 21 de marzo de 2021 .
- ^ a b "Dinámica de Glauber | bit-player" . Consultado el 21 de julio de 2019 .
- ^ "Jean-Charles Walter, Gerard Barkema" Una introducción a los métodos de Monte Carlo "| arxiv.org" . Consultado el 19 de febrero de 2021 .