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yuankanxue

金虫 (著名写手)

分子玩家

[求助] 相变临界点物理量涨落过大的误差计算

各位虫友好,本人用计算物理方法通过模拟找到了一个相变点,并且用物理量画出了典型的相变临界点附近的namda形比热容曲线。美中不足的是,在临界点附近,比热容的涨落很大(各组数据差异大),统计误差大,而计算又相当费时--普通计算机集群用时10天一组数据。我有好久没看临界理论了,本身也不精通,故而在寻找答案的同时也来求助大家,望不吝赐教,多多提示!
继续费力费时获取多组数据可以使结果具有统计意义;有其他办法说明曲线在定性上是正确的吗?

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[ Last edited by 华丽的飘过 on 2012-9-22 at 21:19 ]
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有志者事竟成,梦想给我方向,方法是效率,努力是捷径,失败是老师。
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孙?730

至尊木虫 (知名作家)

优秀版主

【答案】应助回帖


nono2009(金币+1): 鼓励应助 2011-09-12 06:51:18
yuankanxue(金币+5): 有所启示,但是还不够,望详之。 2011-09-13 09:22:18
"涨落"本身不是"误差"
"各组数据差异"是否可以称"涨落"也值得讨论
抛开这些基本概念问题
临界点,对应的几个维度的变量,这些变量在临界点是否相同,也是需要讨论的.
sunyu730_emuch@126.com
2楼2011-09-11 17:08:01
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yuankanxue

金虫 (著名写手)

分子玩家

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2?: Originally posted by ????730 at 2011-09-11 17:08:01:
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3楼2011-09-13 09:20:49
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孙?730

至尊木虫 (知名作家)

优秀版主

【答案】应助回帖

yuankanxue(金币+2): 没有充分考虑读者,你说的对。 2011-09-14 09:24:51
引用回帖:
3楼: Originally posted by yuankanxue at 2011-09-13 09:20:49:
很好,有虫友回复了,我很高心。
第一,“涨落”当然不是“误差”,但是“涨落”会带来“误差”。
第二,各组数据肯定是有差异的,我觉得是可以称之为涨落的:统计物理学中的涨落指的就是围绕平均值的涨落, ...

1.帖子的题目和内容,容易使人错误的理解.
2.我不了解"各组数据"指什么,无法判断究竟是"误差"还是"涨落".
3.我不知道,如果不约定变量的数目(系统的等效维度),如何讨论相图.

从字面意思,无法判断楼主具体的工作是什么,只能去猜测,不合适的地方应该很多,不过,好在都是是些基本概念问题,应该不会起误导作用.
sunyu730_emuch@126.com
4楼2011-09-13 12:17:55
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孙?730

至尊木虫 (知名作家)

优秀版主

如果可以,请楼主把自己的工作做个简单的介绍,便于讨论.
sunyu730_emuch@126.com
5楼2011-09-13 12:48:45
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yuankanxue

金虫 (著名写手)

分子玩家

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5?: Originally posted by ????730 at 2011-09-13 12:48:45:
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有志者事竟成,梦想给我方向,方法是效率,努力是捷径,失败是老师。
6楼2011-09-14 09:23:30
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hrandy

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

yuankanxue(金币+10): 提供了两种尝试途径,谢谢! 对于第一种如果有那篇文章或链接则更好。 2011-09-15 10:26:17
可以看看JS Wang的文章,专门有讨论临界慢化问题的,有好几种改进算法。
所以要么采用复合算法,要么临界点附近步长不要太大,否则越接近临界点,“涨落”越大
7楼2011-09-14 09:32:51
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孙?730

至尊木虫 (知名作家)

优秀版主

【答案】应助回帖

yuankanxue(金币+3): 好啊,谢谢你的参与和帮助! 2011-09-15 11:32:59
引用回帖:
6楼: Originally posted by yuankanxue at 2011-09-14 09:23:30:
行。
概略:我用Monte Carlo随机试验方法模拟研究了一聚合物体系的相变过程,并进行了表征。
具体:1. 当系统的达到平衡后,对系统各个物理量进行多次抽样,最后取平均值,即得一组数据。
     2. 由于MC方 ...

原来是 蒙特卡罗 算法.
将每一次模拟看作实验,将结果的差异视为"涨落",倒是可以接受.
看来您的问题,可能要归结于"算法"了.
比如,提高算法的收敛性,在临界处做多尺度处理(不同的网格划分)~~
我没有做过这方面的工作恐怕,不能提供具体的帮助.
如果有具体的数学问题,或者需要评价一下模型,还勉强可以讨论.
祝楼主好运
sunyu730_emuch@126.com
8楼2011-09-14 09:52:10
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hrandy

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

yuankanxue(金币+10): 谢谢你的分析,文献我看了,可似乎还是没有什么好方法! 2011-09-19 20:49:56
引用回帖:
7楼: Originally posted by hrandy at 2011-09-14 09:32:51:
可以看看JS Wang的文章,专门有讨论临界慢化问题的,有好几种改进算法。
所以要么采用复合算法,要么临界点附近步长不要太大,否则越接近临界点,“涨落”越大

这个问题其实就是临界慢化,到了临界点附近,需要的时间和1/(T-Tc)指数相关,有很多文献讨论这个问题,所以提出了许多其他的算法,Swendsen- wang (Phys. Rev. Lett. {58}, 86 (1987))和 wolf算法是其中两个比较典型的,来解决临界慢化问题。

至于有没有可能通过十分长的计算时间来解决这个问题,理论上可以,慢化了多花点时间就行了。实际上似乎到了一定程度就不行了,可能是因为采用的随机数都是伪随机数,其精度和随机性都是有限的,特别是对小的体系,一个随机的微小扰动可导致系统整体大幅度翻转。因此太靠近临界点无法利用增加计算步数的方法来解决(是不是绝对不行不清楚,但至少时间上已经无法忍受了),实际上绝大数文献并未采用非常小步长来计算比热和磁化率。
9楼2011-09-19 14:03:55
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yuankanxue

金虫 (著名写手)

分子玩家

引用回帖:
9楼: Originally posted by hrandy at 2011-09-19 14:03:55:
这个问题其实就是临界慢化,到了临界点附近,需要的时间和1/(T-Tc)指数相关,有很多文献讨论这个问题,所以提出了许多其他的算法,Swendsen- wang (Phys. Rev. Lett. {58}, 86 (1987))和 wolf算法是其中两个 ...

关于“critical slowing”我前几天阅读了K.Binder等人的《Monte Carlo Simulation in Statistical Physics-An Introduction》5th(2010)(pdf电子书请看:http://muchong.com/bbs/viewthread.php?tid=3600323)。还是没有想到什么方法,或许我应该看得更仔细一点。
有志者事竟成,梦想给我方向,方法是效率,努力是捷径,失败是老师。
10楼2011-09-19 20:54:50
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