Amostragem de Wang-Landau: mudanças entre as edições
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O algorítmo de amostragem de Wang-Landau é um método de amostragem para simulações de Monte Carlo introduzido por F.Wang e D.P Landau em 2001 que apresenta diversas vantagens sobre outros métodos para sistemas de spins. Dentre eles podemos citar o algoritmo de Metropolis, o algoritmo de ''clustering'' de Wolff, ou em um modelamento de ''ensamble'' multi-canônico. Nestes dois últimos métodos são utilizados métodos de repesagem de histogramas que são limitados em sistemas grandes devido as baixa qualidade estatística nas asas do histograma. | O algorítmo de amostragem de Wang-Landau é um método de amostragem para simulações de Monte Carlo introduzido por F.Wang e D.P Landau em 2001 que apresenta diversas vantagens sobre outros métodos para sistemas de spins. Dentre eles podemos citar o algoritmo de Metropolis, o algoritmo de ''clustering'' de Wolff, ou em um modelamento de ''ensamble'' multi-canônico. Nestes dois últimos métodos são utilizados métodos de repesagem de histogramas que são limitados em sistemas grandes devido as baixa qualidade estatística nas asas do histograma. | ||
Dentro deste contexto, o algoritmo Wang-Landau promete resolver problemas encontrados em amostragens convencionais como o ''critical slowing down'' para temperaturas próximas da temperatura critica $T_c$ utilizando-se de caminhadas aleatórias controladas para mapear a densidade de estados | Dentro deste contexto, o algoritmo Wang-Landau promete resolver problemas encontrados em amostragens convencionais como o ''critical slowing down'' para temperaturas próximas da temperatura critica $T_c$ utilizando-se de caminhadas aleatórias controladas para mapear a densidade de estados <math>g(E)<\math> de um sistema, sem fazer uso de qualquer repesagem de histogramas. | ||
Edição das 10h43min de 17 de outubro de 2022
O algorítmo de amostragem de Wang-Landau é um método de amostragem para simulações de Monte Carlo introduzido por F.Wang e D.P Landau em 2001 que apresenta diversas vantagens sobre outros métodos para sistemas de spins. Dentre eles podemos citar o algoritmo de Metropolis, o algoritmo de clustering de Wolff, ou em um modelamento de ensamble multi-canônico. Nestes dois últimos métodos são utilizados métodos de repesagem de histogramas que são limitados em sistemas grandes devido as baixa qualidade estatística nas asas do histograma.
Dentro deste contexto, o algoritmo Wang-Landau promete resolver problemas encontrados em amostragens convencionais como o critical slowing down para temperaturas próximas da temperatura critica $T_c$ utilizando-se de caminhadas aleatórias controladas para mapear a densidade de estados <math>g(E)<\math> de um sistema, sem fazer uso de qualquer repesagem de histogramas.