Grupo - Lennard Jones: mudanças entre as edições

De Física Computacional
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Dado uma amostra com <math>N</math> partículas, a abordagem introduzida por Metropolis segue o seguinte esquema:
Dado uma amostra com <math>N</math> partículas, a abordagem introduzida por Metropolis segue o seguinte esquema:
(1) Selecionar uma partícula aleatóriamente, e calcular sua energia <math>U(r)</math>;
(2) Dado o deslocamento <math>r_n = r + \Delta</math>, calcular <math>U(r_n)</math>;
(2) Aceitar o movimento <math>r \rightarrow r_n</math> com probabilidade <math>p = min\{1; \exp[-\beta (U(r_n) - U(r))]\}</math>


=== Estimadores no Equilíbrio ===
=== Estimadores no Equilíbrio ===

Edição das 18h24min de 10 de janeiro de 2018

O potencial devido a interação entre duas partículas separadas por uma distância r pode ser modelado pelo potencial de Lennard Jones:

U(r)=4ϵ[(σr)12+(σr)6].

Posto em unidades reduzidas (rr/σ e UU/ϵ), o potencial reduz-se a:

U(r)=4[(1r)12+(1r)6].

Trabalha-se, por conveniência, com o seguintes sistema de unidades básicas:

Grandeza Comprimero Tempo Massa Temperatura Energia Pressão Densidade
Unidade σ σmp/ϵ mp ϵ/kB ϵ ϵ/σ3 1/σ3

onde mp é a massa da partícula e kB é a constante de Boltzmann. .

Método Monte Carlo

Importance sampling

Algorítmo de Metrópolis

Dado uma amostra com N partículas, a abordagem introduzida por Metropolis segue o seguinte esquema:

(1) Selecionar uma partícula aleatóriamente, e calcular sua energia U(r);

(2) Dado o deslocamento rn=r+Δ, calcular U(rn);

(2) Aceitar o movimento rrn com probabilidade p=min{1;exp[β(U(rn)U(r))]}

Estimadores no Equilíbrio

Detalhes Técnicos

Condições de Contorno

Truncagem nas interações

Translação

Diagramas de fase

Referências