Grupo - Lennard Jones: mudanças entre as edições

De Física Computacional
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== Método Monte Carlo ==
== Método Monte Carlo ==


===Importance sampling===
=== Amostragem por importância ===
<math> F = \int_a^b{f(x) dx} </math>
 
 
A integração Monte Carlo por amostragem aleatória com distribuição de probabilidade uniforme consiste em fazer o  uma média da função a ser integrada e multiplicar pela largura
 
pode-se ter problemas por realizar muitas vezes


=== Algorítmo de Metrópolis ===
=== Algorítmo de Metrópolis ===

Edição das 21h29min de 12 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

Amostragem por importância

F=abf(x)dx


A integração Monte Carlo por amostragem aleatória com distribuição de probabilidade uniforme consiste em fazer o uma média da função a ser integrada e multiplicar pela largura

pode-se ter problemas por realizar muitas vezes

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