Séance de cours

Monte Carlo Simulation de systèmes de spin 2D

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Dans cours

PHYS-403: Computer simulation of physical systems I

The two main topics covered by this course are classical molecular dynamics and the Monte Carlo method. ...

Description

Cette séance de cours couvre la simulation Monte Carlo de systèmes de spin 2D, en se concentrant sur le modèle de spins en 2D, les quantités physiques d'intérêt, la physique du modèle Ising, et l'application de l'algorithme Metropolis. Il traite également des mouvements d'essai, des efforts de calcul et des problèmes numériques associés aux simulations finies.

Enseignant·e

Alfredo Pasquarello

Alfredo Pasquarello effectue ses études en physique à l'Ecole normale supérieure de Pise et à l'Université de Pise et obtient leurs diplômes respectifs en 1986. Il obtient le titre de Docteur ès sciences à l'EPFL en 1991 avec une thèse portant sur les transitions à plusieurs photons dans les solides. Ensuite, il effectue des recherches post-doctorales aux Laboratoires Bell (Murray Hill, New Jersey) sur les propriétés magnétiques des fullerènes de carbone. En 1993, il rejoint l'Institut romand de recherche numérique en physique des matériaux (IRRMA), où sa recherche porte sur des méthodes de simulation ab initio. En 1998, le Prix Latsis de l'EPFL lui est decerné pour son travail de recherche portant sur les matériaux à base de silice désordonnée. Bénéficiant de plusieurs subsides du Fonds National, il constitue ensuite sa propre équipe de recherche à l'IRRMA. En juillet 2003, il est nommé Professeur en Physique théorique de la matière condensée à l'EPFL. Actuellement, il dirige la Chaire de simulation à l'échelle atomique.

Source officielle

Concepts associés (25)

Analyse numérique

L’analyse numérique est une discipline à l'interface des mathématiques et de l'informatique. Elle s’intéresse tant aux fondements qu’à la mise en pratique des méthodes permettant de résoudre, par des calculs purement numériques, des problèmes d’analyse mathématique. Plus formellement, l’analyse numérique est l’étude des algorithmes permettant de résoudre numériquement par discrétisation les problèmes de mathématiques continues (distinguées des mathématiques discrètes).

Stabilité numérique

En analyse numérique, une branche des mathématiques, la stabilité numérique est une propriété globale d’un algorithme numérique, une qualité nécessaire pour espérer obtenir des résultats ayant du sens. Une définition rigoureuse de la stabilité dépend du contexte. Elle se réfère à la propagation des erreurs au cours des étapes du calcul, à la capacité de l’algorithme de ne pas trop amplifier d’éventuels écarts, à la précision des résultats obtenus. Le concept de stabilité ne se limite pas aux erreurs d’arrondis et à leurs conséquences.

Grandeur physique

On appelle grandeur physique, ou simplement grandeur, toute propriété d'un phénomène physique, d'un corps ou d'une substance, qui peut être mesurée ou calculée, et dont les valeurs possibles s'expriment à l'aide d'un nombre (réel ou complexe) et d'une référence (comme une unité de mesure, une échelle de valeurs ou une échelle ordinale). La précision de la mesure est indiquée par l'incertitude de mesure.

Grandeur sans dimension

Une grandeur sans dimension ou adimensionnelle est une grandeur physique dont la dimension vaut , ce qui revient à dire que tous ses exposants dimensionnels sont nuls : Une grandeur adimensionelle peut être obtenue à partir d'une combinaison de grandeurs dimensionnées, dont l'analyse dimensionnelle permet de vérifier la dimension. Une grandeur adimensionelle peut cependant posséder une unité, comme par exemple les angles dont l'unité est le radian. D'autres exemples de grandeurs adimensionnées sont l'indice de réfraction ou la densité.

Constante physique

vignette|Dépendances des constantes définissant les unités du SI depuis 2019. Ici, a → b signifie que a est utilisé pour définir b. En science, une constante physique est une quantité physique dont la valeur numérique est fixe. Contrairement à une constante mathématique, elle implique directement une grandeur physiquement mesurable. Les valeurs listées ci-dessous sont des valeurs dont on a remarqué qu'elles semblaient constantes et indépendantes de tous paramètres utilisés, et que la théorie suppose donc réellement constantes.

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Séances de cours associées (51)

Géomécanique computationnelle

Couvre les bases de la géomécanique computationnelle, y compris la poroélasticité, la plasticité et les méthodes numériques pour résoudre les problèmes géotechniques.

Schémas implicites dans l'analyse numérique

Explore les schémas implicites dans l'analyse numérique, en mettant l'accent sur les propriétés de stabilité et de convergence dans la résolution des équations différentielles.

Lightcone Conformal Truncation et S-matrix Bootstrap

Déplacez-vous dans la troncation conformale de lightcone et la méthode de bootstrap S-matrix pour les calculs quantiques de la théorie du champ.

Grilles de différence de finite

Explique les grilles de différence finie pour calculer les solutions de membranes élastiques à l'aide de l'équation et des méthodes numériques de Laplace.

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