Mémoire de licence : algorithmes Monte Carlo pour les systèmes frustrés
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Un algoritmo di Monte Carlo per la simulazione di un sistema frustrato (Un algorithme de Monte Carlo pour la simulation d’un système frustré) Università degli Studi di Pisa, Dipartimento di Fisica “E. Fermi”, 2013. Directeur : Dott. Giancarlo Cella.
Ce mémoire étudie les performances des algorithmes Monte Carlo à clusters (en particulier l’algorithme Swendsen-Wang) appliqués aux systèmes de spins frustrés, où les gains d’efficacité habituels des mises à jour par clusters peuvent être compromis.
Sujets clés
- Algorithme Swendsen-Wang : Une méthode Monte Carlo basée sur les clusters qui réduit drastiquement le ralentissement critique dans les systèmes de spins non frustrés.
- Frustration et ralentissement critique : Dans les systèmes frustrés, la décomposition en clusters devient moins efficace.
- Modèle d’Ising 2D : Simulations de référence sur le modèle d’Ising 2D standard.
- Modèle sigma non-linéaire O(N) : Extension de l’approche Swendsen-Wang aux modèles de spins continus avec des actions de réseau améliorées à la Symanzik.