Propiedades de convergencia de múltiples caminantes en los algoritmos de muestreo entrópico

ROLANDO ELIO BELARDINELLI; VICTOR DANIEL PEREYRA

Congreso; Congreso Regional de Física Estadística y Aplicaciones a la Materia Condensada. XIII TREFEMAC; 2015

En este trabajo se discute algunas de las propiedades de convergencia en los algoritmos de muestreo entrópico de Monte Carlo en función de múltiples caminante aleatorios, en particular se estudia los algoritmos de Wang-Landau (WL) y 1/t. Se calcula la densidad de estado (DOS) a partir del promedio de múltiples caminantes ?m? en el espacio de energía. Se evalúa en particular el modelo de Ising y el cálculo del número  por integración numérica para mostrar propiedades de convergencia. Se obtienen para cada caminante el error entre los vales exactos y calculados, a un tiempo fijo ?t?. Vemos que el error va como m-1/2, para luego saturar a un cierto valor de m. Esto ocurre por ambos algoritmos, sin embargo, se muestra que, para un sistema dado, el algoritmo 1/t es más eficiente que la versión similar del algoritmo de WL.