Tesi Triennale: Algoritmi Monte Carlo per Sistemi Frustrati
Indice dei contenuti
Panoramica #
Un algoritmo di Monte Carlo per la simulazione di un sistema frustrato Universita degli Studi di Pisa, Dipartimento di Fisica “E. Fermi”, 2013. Relatore: Dott. Giancarlo Cella.
Questa tesi indaga le prestazioni degli algoritmi Monte Carlo a cluster (in particolare l’algoritmo Swendsen-Wang) quando applicati a sistemi di spin frustrati, dove i consueti guadagni di efficienza degli aggiornamenti a cluster possono venire meno.
Argomenti Chiave #
- Algoritmo Swendsen-Wang: Un metodo Monte Carlo basato su cluster che riduce drasticamente il rallentamento critico nei sistemi di spin non frustrati.
- Frustrazione e rallentamento critico: Nei sistemi frustrati, dove interazioni in competizione impediscono a tutti i legami di essere soddisfatti simultaneamente, la decomposizione in cluster diventa meno efficace.
- Modello di Ising 2D: Simulazioni benchmark sul modello di Ising 2D standard.
- Modello sigma non-lineare O(N): Estensione dell’approccio Swendsen-Wang a modelli di spin continui con azioni di reticolo migliorate alla Symanzik.