|
Моделирование методом Монте-Карло в статистической физике: Введение Научное издание |
Биндер К., Хеерман Д. В. |
год издания — 1995, кол-во страниц — 144, ISBN — 5-02-014735-4, тираж — 1000, язык — русский, тип обложки — мягк., масса книги — 140 гр., издательство — Физматлит |
серия — Компьютеры в физике |
|
Сохранность книги — хорошая
Kurt Binder Dieter W. Heermann MONTE CARLO SIMULATION IN STATISTICAL PHYSICS
Springer-Verlag, 1988
Пер. с англ. В. Н. Задкова
Формат 60x90 1/16. Бумага тип. №2 |
ключевые слова — компьютерн, моделирован, термодинам, псевдослучайн, монте-карл, статистическ, выборк, корреляц, самопересечен, перколяц, изинг, релаксац, гипермасштаб, кластер |
Рассмотрено компьютерное моделирование термодинамических свойств систем многих частиц и конденсированной среды с использованием псевдослучайных чисел. Изложен теоретический фундамент моделирования методом Монте-Карло, описаны классические решёточные модели. Предложен систематический практический курс по компьютерному моделированию, лабораторные работы которого (физические задачи) снабжены подробными и конкретными рекомендациями, фрагментами программ, реализующих обсуждаемые алгоритмы.
Для специалистов в области физики, химии, биологии, вычислительной математики, а также для аспирантов и студентов соответствующих специальностей.
Ил. 34. Библиогр.: 132 назв.
Методы компьютерного эксперимента, широко используемые в настоящее время, являются весьма полезным инструментом научного исследования. В статистической физике, например, задача термодинамического усреднения для систем многих частиц с сильным взаимодействием решается с использованием выборки по значимости методом Монте-Карло.
Хотя эти методы в принципе просты и широко известны, при их практическом применении требуется некоторый опыт и умение, необходимо знать о «ловушках» методов и их ограничениях, таких как эффекты конечных размеров системы, «статистическая неэффективность» (из-за «динамической» корреляции средних значений, в особенности «критического замедления»), проблемы начальных и граничных условий, систематические погрешности и др.
Как же можно освоить такой метод компьютерного эксперимента, как моделирование методом Монте-Карло? Настоящая книга пытается дать ответ на этот вопрос, являясь руководством для тех, кто хочет практически изучить этот предмет. В ней сделан равный акцент на двух взаимно дополняющих друг друга разделах. В теоретическом разделе феноменологически с единых позиций рассматривается ряд проблем, таких как эффекты конечных размеров системы, приводится ряд простых примеров типа случайных блужданий и блужданий без самопересечений, перколяции и модели Изинга.
Практический раздел содержит набор упражнений и замечания по их решению. Читатель, начав с решения очень простых задач-упражнений, переходит к решению более сложных. Эта практическая работа нуждается в параллельном усвоении теоретического раздела, поскольку многие задачи иллюстрируют ряд более общих моментов. Фактически, читатель, который проработает надлежащим образом весь практический раздел, приобретет достаточно умения и опыта для того, чтобы начать разрабатывать свою собственную новую серьёзную исследовательскую проблему. Действительно, во многих исследовательских группах данная книга стала стандартным введением для таких целей.
Большим достоинством этой книги является то, что для работы с ней не требуется специальных компьютерных ресурсов. Можно использовать любой персональный компьютер с достаточно умеренными ресурсами, однако, если такового нет в наличии, можно использовать также доступ к любому большому компьютеру.
Тем не менее нужно отметить, что для многих исследовательских задач, решаемых с помощью компьютерного эксперимента, современные компьютерные рабочие станции являются очень эффективным инструментом как по своим вычислительным, так и стоимостным характеристикам. С их помощью компьютерный эксперимент становится широко распространённым и общим инструментом проведения научных исследований. Мы надеемся, что настоящая книга будет ценным подспорьем для постановки компьютерных экспериментов.
От авторов к русскому изданию Курт Биндер Дитер Хеерман
|
ОГЛАВЛЕНИЕОт авторов к русскому изданию | 5 | | Предисловие | 7 | | 1 Введение: Назначение и содержание книги. Общие замечания | 9 | | 2 Теоретическое обоснование: Метод Монте-Карло и его применения в статистической физике | 14 | 2.1 Простая выборка и выборка по значимости | 14 | 2.1.1 Модели | 14 | 2.1.2 Простая выборка | 16 | 2.1.3 Простое случайное блуждание и блуждацие без | самопересечений | 17 | 2.1.4 Термодинамическое усреднение с помощью | простой выборки | 22 | 2.1.5 Преимущества и недостатки простой выборки | 23 | 2.1.6 Выборка по значимости | 26 | 2.1.7 Модели и алгоритмы | 29 | 2.2 Программная реализация метода Монте-Карло. Динамическая интерпретация выборки | 32 | 2.2.1 Предварительные замечания | 32 | 2.2.2 Граничные условия | 35 | 2.2.3 Динамическая интерпретация выборки по | значимости методом Монте-Карло | 38 | 2.2.4 Статистические погрешности и релаксационные | функции | 43 | 2.3 Эффекты конечных размеров системы | 45 | 2.3.1 Эффекты конечных размеров системы при | перколяционном переходе | 45 | 2.3.2 Конечномерное масштабирование в задаче о | перколяции | 49 | 2.3.3 Нарушение симметрии и эффекты конечных | размеров системы при термодинамическом фазовом | переходе | 51 | 2.3.4 Распределение параметра порядка. Его | применение для подгонки параметров конечномерного | масштабирования и феменологической перенормировки | 55 | 2.3.5 Времена релаксации в системе конечных размеров | 65 | 2.3.6 Конечномерное масштабирование при нарушении | условия «гипермасштабирования» | 68 | 2.3.7 Конечномерное масштабирование для фазового | перехода первого рода | 68 | 2.3.8 Влияние эффектов конечного размера системы на | статистические погрешности. Самоусреднение | 74 | 2.4 Заключительные замечания | 77 | | 3 Практическое руководство: Моделирование методом Монте-Карло | 79 | 3.1 Цели руководства | 82 | 3.2 Простая выборка | 85 | 3.2.1 Случайное блуждание | 85 | 3.2.2 Случайное блуждание без возвратов | 93 | 3.2.3 Случайное блуждание без самопересечений | 94 | 3.2.4 Перколяция | 99 | 3.3 Ограниченная выборка | 107 | 3 3.1 Случайное блуждание без самопересечений | 107 | 3.4 Выборка по значимости | 109 | 3.4.1 Модель Изинга | 110 | 3.4.2 Случайное блуждание без самопересечений | 125 | | Приложения | 126 | П.1 Алгоритм случайного блуждания | 126 | П.2 Алгоритм идентификации кластеров | 128 | | Список литературы | 133 | Предметный указатель | 139 |
|
Книги на ту же тему- Методы Монте-Карло в статистической физике, Биндер К., ред., 1982
- Метод Монте-Карло в физике полупроводников, Реклайтис А. С., Мицкявичюс Р. В., 1988
- Метод Монте-Карло. — 4-е изд., доп. и перераб., Соболь И. М., 1985
- Метод Монте-Карло и смежные вопросы, Ермаков С. М., 1971
- Решение краевых задач методом Монте-Карло, Елепов Б. С., Кронберг А. А., Михайлов Г. А., Сабельфельд К. К., 1980
- Вычислительные методы в динамике разреженных газов, Шидловский В. П., ред., 1969
- Методы Монте-Карло в краевых задачах, Сабельфельд К. К., 1989
- Вычислительные методы в физике, Поттер Д., 1975
- Вычислительные методы в физике реакторов, Гринспен Х., Келбер К., Окрент Д., ред., 1972
- Численные методы для научных работников и инженеров, Хемминг Р. В., 1968
- Параллельное программирование в среде MATLAB для многоядерных и многоузловых вычислительных машин: Учебное пособие, Кепнер Д., 2013
- Сеточные методы равномерного зондирования для исследования и оптимизации динамических стохастических систем, Антонова Г. М., 2007
- Некоторые вопросы статистической механики. Учебное пособие для университетов, Боголюбов мл. Н. Н., Садовников Б. И., 1975
- Статистическая механика, кинетическая теория и стохастические процессы, Хир К., 1976
- Основы статистической физики материалов: Учебник, Дмитриев А. В., 2004
- Статистическая теория жидкостей, Фишер И. З., 1961
- Предельные теоремы теории вероятностей: Учебное пособие, Кочетков Е. С., Смерчинская С. О., Осокин А. В., 1999
- По воле случая, Растригин Л. А., 1986
|
|
|