pozdrav josh jednom,
pre svega hvala vam na interesovanju!
sada radim diplomski na temu "isingov model u sluchajnom polju" i upravo sam iskoristio simulaciju isingovog modela zvanu Ising koju je napravio amerikanac dan schroeder (dobio sam email da smem da upotrebim ovaj prog.) , evo linkova:
http://physics.weber.edu/schroeder/software
http://physics.weber.edu/schroeder/software/ising.zip
u kojoj je urachunata interakcija susednih cjelija (naravno poshto je ising) i termalna fluktuacija a spoljno magnetno polje moze se zadavati. na sajtu je dat i source... autor je napisao da je ovo monte karlo, simulacija uz upotrebu metropolis algoritma.
ono shto mene interesuje je kako da klasifiqjem taj metropolis algoritam u neku od ove tri kategorije koje sam na pochetq pomenuo ili je to neka chetvrta ?!
inache (kol'ko ja znam - a to nije bash previshe B) ):
Sorted-lists metod => u odnosu na brute force je brzi jer problem sa brute force-om u tome shto je svaki put pri trazenju novog mesta na kome cje pocheti nova lavina, neophodno pretraziti celu resetku, neefikasnost ovog algoritma moze se otkloniti primenom ideje skladishtenja liste spinova gde je kriterijum za rangiranje prvog sledecjeg mogucjeg mesta na kome cje pocheti lavina, broj njegovih preokrenutih suseda. za spinove u istoj klasi, tj. spinove koji imaju isti broj preokrenutih suseda, rangiranje se vrshi po najvecjoj vrednosti sluchajnog polja.
nedostatak ovog algoritma je u tome što je potrebno mnogo mesta za skladishtenje sluchajnih polja ...
a shto se Bit-per-spin metoda tiche samo je fora (bi trebalo da bude B) ) shto smeshta informaciju u jedan bit (orijentaciju spina atoma (- odnosno cjelije superkubne reshetke u isingovom modelu) te time shtedi memoriju pa je bolji od gore pomenutog...
btw sve mi je bilo jasno dok nisam nashao ovu simulaciju a sada poshto nisam vichan preteranom programiranju - pogotovu ne u real basicu nije mi najjasnije kako ovaj program radi odnosno kako koristi metropolis. B(