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二维Ising模型的简易实现——基于Monte Carlo方法

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简介：
本研究通过蒙特卡洛模拟方法对二维伊辛模型进行了简单的数值实现，探讨了该模型在不同温度下的相变行为。 Ising模型的蒙特卡洛（MC）仿真简介在日语中的介绍。记录了使用Python进行二维Ising模型模拟的方法，包括Metropolis方法和热浴方法的应用，并用英文注释代码以解释如何计算磁化强度、比热、Binder累积量及相关函数。此外，还介绍了用于各向异性Ising模型的蒙特卡洛模拟代码（仅计算磁化强度）的Python实现。

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  • 二维Ising模型的简易实现——基于Monte Carlo方法
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    本研究通过蒙特卡洛模拟方法对二维伊辛模型进行了简单的数值实现，探讨了该模型在不同温度下的相变行为。 Ising模型的蒙特卡洛（MC）仿真简介在日语中的介绍。记录了使用Python进行二维Ising模型模拟的方法，包括Metropolis方法和热浴方法的应用，并用英文注释代码以解释如何计算磁化强度、比热、Binder累积量及相关函数。此外，还介绍了用于各向异性Ising模型的蒙特卡洛模拟代码（仅计算磁化强度）的Python实现。
     
  • cpp.rar_ising_二维ising模型_c++实现
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    本资源提供了用C++语言编写的二维伊辛模型（Ising model）模拟程序。通过该程序可以研究磁性材料中的相变现象，并进行蒙特卡罗模拟实验。 利用Monte-Carlo方法研究二维Ising模型的相变问题，求出临界温度T、比热C及磁化率χ。
     
  • 二维正方格子Ising模型的Wolf算法实现
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    本文介绍了在二维正方格子上使用Wolf算法实现Ising模型的方法，并探讨了其在相变研究中的应用。 2维正方格子Ising模型的wolf算法实现
     
  • 2D伊辛模型的Matlab代码-Monte Carlo模拟: 使用Matlab实现二维伊辛模型...
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    本项目提供了一个使用Matlab编写的2D伊辛模型蒙特卡洛模拟程序。该代码能够详细地计算和展示磁化强度、能量等关键物理量，适用于学习统计力学及Monte Carlo方法的用户。 在Matlab中使用MonteCarlo方法模拟2D Ising模型的代码描述如下：该程序主要用于以Matlab为主要应用程序来模拟二维Ising模型。我选择Single-spin-flip dynamics的方法来处理这个任务。在运行程序之前，您应该将所有文件添加到Matlab路径中。除非你想改进我的代码，否则你最好在ising.m中运行程序。您可以在ising.m中更改温度范围和重复次数，并通过更改默认值来调整ising_.m中的参数。 享受使用Ising和Matlab的时光！欢迎提出建议和调整（以及STAR）。 此外，在知乎上已经上传了关于Simulating 2D Ising Model的详细介绍，有中文版可供查看。该代码由Bill在成都于2018年8月25日创建。
     
  • Monte Carlo 仿真实验方法
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    简介：《Monte Carlo 仿真实验方法》介绍了一种基于随机抽样和统计分析的计算技术，广泛应用于科学、工程及金融等领域，以解决复杂问题。 蒙特卡洛模拟是仿真技术中的经典方法，掌握它将带来无限益处。
     
  • 基于计算机模拟的二维正方晶格Ising模型研究
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    本研究通过计算机模拟方法探讨二维正方晶格Ising模型，分析磁相变过程及其临界行为，为理解复杂系统中的相变现象提供理论支持。 在无外场作用的情况下，自由边界条件下的方格系统内存在一种粒子，该粒子具有三种自旋状态：-1, 0, 和 1。假设从 t_initial=200 开始系统已经达到了稳定态，并且系统的演化过程持续到 t_max=1200 步。 （1）请分别绘制单个粒子的平均磁矩、平均能量与温度之间的关系图，观察并讨论这些图表中的现象。 （2）基于第（1）部分的现象分析结果，合理选择不同的温度值，在系统达到稳定态后的演化过程中，绘制出系统的总磁矩分布曲线。
     
  • 基于蒙特卡洛模拟的欧洲式看涨期权基本定价模型：Monte Carlo 方法
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    本文采用蒙特卡洛模拟方法构建了欧洲式看涨期权的基本定价模型，通过随机抽样和统计分析来估算期权价值。 这是一个基本的蒙特卡洛欧洲期权定价模型，使用C#语言编写，并配备了Windows窗体界面（WinForms）。该应用程序主要由三部分组成：模拟器、查看以及演示者。 1. 模拟器是为整个应用设计的核心模型，在后续内容中会详细描述。 2. 查看指的是应用的用户图形接口。这是基于Form类派生的一种形式，负责管理基本输入验证，并展示图表给使用者。 3. 演示者作为模拟器和视图之间的桥梁，主要功能包括将视图中的事件绑定到Simulator的方法上以及在模拟完成后生成两个图表的数据序列。 Simulator类位于MonteCarlo.Model命名空间中。该类的主要任务是创建所需数量的SimulatedPrice路径实例，并采用并行方式运行以生成现货价格曲线。SimulatedPrice类包含多个静态变量，这些变量反映了模型初始状态的各项参数——如现货价格和行使价、mu和sigma值以及用于离散化方案类型的类型选择等。
     
  • Monte Carlo Method in GP.zip
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    本资料探讨了蒙特卡洛方法在遗传编程（GP）中的应用。通过随机抽样技术解决复杂问题，为算法优化和模型构建提供新的视角与策略。 该例程主要针对之前上传的高斯过程动态系统分析进行了优化及不同的实现。有兴趣的同学可以关注我以及我的博文，我会详细介绍原来使用的naive方法与monte carlo方法之间的差异，并在我的程序中详细展示这些差异。 为了引入montecarlo，在exact文件夹里先对静态系统的单输入输出情况应用了montecarlo方法。
     
  • Monte Carlo方法及相关采样技术.rar
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    本资源探讨了Monte Carlo方法及其相关采样技术，包括随机抽样、重要性采样等技巧，应用于概率模型和统计物理等领域。适合研究与学习使用。 Latin超立方抽样Monte Carlo方法是一种统计模拟技术，用于生成实验设计，在保持样本多样性的同时提高计算效率。这种方法在金融工程、物理科学及工程学等领域有着广泛的应用。通过使用拉丁超立方体抽样的方式来选择输入变量的值，可以确保整个定义域内的均匀分布，并减少所需的试验次数以达到较高的精度。
     
  • Matlab中的蒙特卡罗(Monte Carlo)方法源代码
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    本段内容提供了一组用于在MATLAB环境中实施蒙特卡罗模拟的源代码。这些资源旨在帮助用户理解和应用随机抽样技术来解决复杂问题，适用于学术研究和工程实践。 这段内容包括了用Matlab实现的蒙特卡罗方法源代码、讲解该方法的PPT以及使用蒙特卡罗方法的实际示例（demo）。