Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Física (plan 2002) 2024-1

Optativas, Temas Selectos de Física Computacional III

Grupo 8448, 40 lugares. 27 alumnos.
Métodos computacionales para la Física Estadística
Profesor David Philip Sanders
Ayudante Alan Rodrigo Mendoza Sosa

 

3 horas por semana / 6 créditos

Horario: Jueves de 6 a 9pm, de forma virtual (en línea)

Recursos

Liga de Google meet para las clases:
https://meet.google.com/bhj-vvqp-nyy

Google Classroom:

https://classroom.google.com/c/NTg5MjA3MzI5NDAz?cjc=4nqtica

(Clave de la clase: 4nqtica)

Objetivo del curso:

  • Entender cómo los métodos computacionales se pueden aplicar para entender y medir propiedades interesantes en la física estadística, en particular en cuanto a las transiciones de fase, a través de los modelos tipo Ising.
  • Se utilizará el lenguaje de programación Julia (software libre)

Nota importante:

  • Se les recomienda a l@s alumn@s llevar también el curso Temas Selectos de Física Computacional I, "Simulación de procesos estocásticos", del mismo profesor, ya que este curso se construirá encima de las bases cubiertas en dicho curso.

Requisitos

- Obligatorio: Álgebra Lineal I

- Deseables: Física Computacional, Física Estadística, Álgebra Lineal II

Evaluación

Tareas: 60%
Proyecto final: 40%

Temario:

1.Reseña de la física estadística

• Ensamble canónico
• Función de partición
• Densidad de estados
• Transiciones de fase

2. Métodos tipo Monte Carlo

• Métodos tipo Monte Carlo básicos: integración numérica
• Métodos tipo Monte Carlo con cadenas de Markov
• Convergencia

3. Modelo de Ising

• Definición del modelo de Ising
• Propiedades en una dimensión
• Transiciones de fase

4. Álgoritmo de Metropolis–Hastings

• Diseñando cadenas de Markov a la medida
• Propiedades necesarias
• Implementación para el modelo de Ising

5. Sistemas fuera de equilibrio: Monte Carlo dinámico

• Metaestabilidad
• Crecimiento de dominios

Bibliografía

  • Sethna, Statistical Mechanics: Entropy, Order Parameters, and Complexity (2a. edición).
    PDF disponible gratis en https://sethna.lassp.cornell.edu/StatMech

  • Krauth, Statistical Mechanics: Algorithms and Computations, Oxford University Press

  • MEJ Newman & GT Barkema, Monte Carlo Methods in Statistical Physics, Oxford University Press

  • C Gardiner, Handbook of Stochastic Methods: for Physics, Chemistry and the Natural Sciences, Springer

 


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