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| - Obtenha curvas de magnetização, energia, calor específico, tempo de correlação e susceptibilidade magnética em função da temperatura para $L=2^7,2^8,2^9,2^10$. Compare com os resultado exatos para a rede infinita (Onsager). | - Obtenha curvas de magnetização, energia, calor específico, tempo de correlação e susceptibilidade magnética em função da temperatura para $L=2^7,2^8,2^9,2^10$. Compare com os resultado exatos para a rede infinita (Onsager). | ||
| - Compare o expoente do tempo de correlação, calculado em $T_c$, com o algoritmo de Wolff. O algoritmo consiste em selecionar um spin ao acaso e construir o cluster de spins paralelos a este, adicionando ligações com probabilidades $1-e^{-2\beta J}$. Após a determinação do novo cluster, inverter o cluster. Obtenha o tamanho médio do cluster de Wolff, em função da temperatura. | - Compare o expoente do tempo de correlação, calculado em $T_c$, com o algoritmo de Wolff. O algoritmo consiste em selecionar um spin ao acaso e construir o cluster de spins paralelos a este, adicionando ligações com probabilidades $1-e^{-2\beta J}$. Após a determinação do novo cluster, inverter o cluster. Obtenha o tamanho médio do cluster de Wolff, em função da temperatura. | ||
| - | - Realize simulações do modelo de Potts, utilizando a dinâmica de heat bath. Nesta dinâmica, a probabilidade de um spin ir de um estado para outro é dada por $$p_n$$ | + | - Realize simulações do modelo de Potts, utilizando a dinâmica de heat bath. Nesta dinâmica, a probabilidade de um spin ir de um estado $n$ para outro $m$ é dada por \[ p_n=\frac{e^{-\beta E_n}}{\sum^q e^{-\beta Em}} \] Verifique que esta realização é mais eficiente que Metropolis para $q=10$. Obtenha a expressão do heat-bath para o modelo de Ising. |
| + | - Para o modelo de Ising em três dimensões, implemente o método de histogramas simples, para $L=8,16,32,64$ e examine os histogramas em temperaturas perto de $T_c$. | ||