Nome da Disciplina
SIMULAÇÃO MONTE CARLO DE SISTEMAS FÍSICOS
CÓDIGO
11090076
Carga Horária
60 horas
Atividade Complementar
Não
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
4
CARGA HORÁRIA PRÁTICA
1
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
3
CRÉDITOS
4
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
NOTA MÉDIA APROVAÇÃO
7

Ementa

Mecânica Estatística Básica. Introdução ao método de Monte Carlo: amostragem por importância e o algoritmo de Metropolis. Monte Carlo nos diferentes ensembles: canônico, grande canônico e isotérmico-isobárico. Aplicações para sistemas físicos.

Objetivos

Objetivo Geral:

Introduzir o aluno no uso da metodologia de simulação através do Método de Monte Carlo, apresentando as potencialidades de uso da técnica na pesquisa em Física a nível microscópico e macroscópico.

Conteúdo Programático

1. Mecânica Estatística Básica
• Conceito de temperatura e entropia.
• O conceito de ensemble estatístico.
• A função de partição do sistema e as médias de ensemble.
2. Introdução ao método de Monte Carlo
• O método de Monte Carlo para integrais multidimensionais.
• A amostragem por importância e o método de Metropolis
• A condição de balanço detalhado.
• O algoritmo de Monte Carlo: condições de contorno, condições de mínima imagem, movimentos típicos.
3. Monte Carlo nos diferentes ensembles: canônico, grande canônico e isotérmico-isobárico
• Monte Carlo canônico: derivação do método, tipos de movimentos, algoritmo típico.
• Monte Carlo grande canônico: relação com a Mecânica Estatística, derivação do método, tipos de movimentos, algoritmo típico.
• Monte Carlo isotérmico-isobárico: relação com a Mecânica Estatística, derivação do método, tipos de movimentos, algoritmo típico.
• Comparação entre os diferentes ensembles.
4. Aplicações para sistemas físicos
• O modelo de Ising.
• Fluido clássico com interações de curto alcance.
• Fluido clássico com interações de longo alcance.

Bibliografia

Bibliografia Básica:

  • ALLEN, M. P.; TILDESLEY, D. J. Computer simulation of liquids. Oxford: Claredon, 2007. 385 p.
  • FRENKEL, D.; SMIT, B. Understanding Molecular Simulation: From Algorithms to Applications. 2Nd Edition. Academic Press. 2002. 666 p.
  • NEWMAN, M. E. J.; BARKEMA, G. T. Monte Carlo methods in statistical physics. Oxford: Clarendon, 2004. 475 p.

Bibliografia Complementar:

  • RUBINSTEIN, R. Y.; KROESE, D. P. Simulation and the Monte Carlo Method, 2nd Edition. John Wiley&Sons. 2007. 372 p.
  • SCHERER, C. Métodos Computacionais da Física. 1a Edição. Editora Livraria da Física. 2005.
  • LANDAU, D. P.; BINDER, K. A Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics. Cambridge Univ. Pr.. 2000.
  • TUCKERMAN, M. E. Statistical Mechanics: Theory and Molecular Simulation. Oxford: Oxford University Press. 2010. 720 p.
  • LEACH, A. Molecular Modelling: Principles and Applications. 2nd Edition. Pearson. 2001. 784 p.

Disciplinas Equivalentes

Disciplina Curso
SIMULAÇÃO MONTE CARLO DE SISTEMAS FÍSICOS Física (Licenciatura)
SIMULAÇÃO MONTE CARLO DE SISTEMAS FÍSICOS Física (Bacharelado)

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