Tesi triennale: algoritmi Monte Carlo per sistemi frustrati
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Panoramica
Un algoritmo di Monte Carlo per la simulazione di un sistema frustrato Università degli Studi di Pisa, Dipartimento di Fisica “E. Fermi”, 2013. Relatore: Dott. Giancarlo Cella.
Questa tesi studia le prestazioni degli algoritmi Monte Carlo a cluster (in particolare l’algoritmo di Swendsen-Wang) applicati a sistemi di spin frustrati, dove i consueti guadagni di efficienza degli aggiornamenti a cluster possono venire meno.
Argomenti chiave
- Algoritmo di Swendsen-Wang: un metodo Monte Carlo a cluster che riduce drasticamente il rallentamento critico nei sistemi di spin non frustrati.
- Frustrazione e rallentamento critico: nei sistemi frustrati, in cui interazioni in competizione impediscono di soddisfare simultaneamente tutti i legami, la decomposizione in cluster diventa meno efficace.
- Modello di Ising 2D: simulazioni di riferimento sul modello di Ising 2D standard.
- Modello sigma non lineare O(N): estensione dell’approccio di Swendsen-Wang a modelli di spin continui con azioni sul reticolo migliorate alla Symanzik.