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dc.contributor.advisorSilva, Roberto dapt_BR
dc.contributor.authorMenezes, Eduardo Serralta Hurtado dept_BR
dc.date.accessioned2013-09-10T01:46:26Zpt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/77895pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho, estudam-se aspectos fundamentais de uma simulação de Monte Carlo. São apresentados conceitos de Mecânica Estatística e Dinâmica Estocástica fundamentais para o desenvolvimento desta ferramenta. Há uma breve explicação do Modelo de Ising por ser o escolhido para aplicação dos algoritmos. Descrevem-se os algoritmos de Monte Carlo de Metropolis e de Banho Térmico. Também é explicada a forma alternativa bastante comum que ´e na forma sequencial. Estudam-se as diferencias entre os dois algoritmos e suas respectivas alterações sequenciais usando a magnetização como parâmetros. Nos resultados obtidos, percebe-se a validade do Teorema de Peskun. Nota-se também que a alteração sequencial surte um efeito bastante positivo no caso do Algoritmo de Banho Térmico, aumentando sua acurácia, e diminuindo o tempo de convergência. No algoritmo de Metropólis, a alteração sequencial apresenta um comportamento mais complexo.pt_BR
dc.description.abstractIn this work, we studied fundamental aspects of Monte Carlo Markov Chain Methods. Moreover, some basic concepts of Statistical Mechanics and Stochastic Dynamics needed to understand the Monte Carlo Markov Chain Methods are presented. The Ising Model is explained and used to study the two most famous algorithms: Metropolis Algorithm and Gibbs Sampling. A very common alternative form of the algorithms is also presented, the sequential updating form. The difference between Metropolis and Gibbs Sampling is analyzed using the spontaneous magnetization. Peskun’s theorem was verified from the data obtained. Two positive effects were noticed in the sequential form of Gibbs Sampling: it has higher accuracy and faster convergence than its random form. In the case of Metropolis algorithm, the sequential form has a more complex behavior and deserves more study.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectMétodo de Monte Carlopt_BR
dc.subjectMecânica estatísticapt_BR
dc.subjectDinamica estocasticapt_BR
dc.subjectModelo de isingpt_BR
dc.subjectAlgoritmospt_BR
dc.subjectProcessos estocásticospt_BR
dc.subjectEquacao masterpt_BR
dc.subjectSistemas de spinpt_BR
dc.titleAnalisando diferenças ao simular sistemas de spins : o que é melhor banho térmico ou Metropolis?pt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000897939pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Físicapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2012pt_BR
dc.degree.graduationPesquisa Básica: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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