| کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن | 
|---|---|---|---|---|
| 4964571 | 1447814 | 2016 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان | 
عنوان انگلیسی مقاله ISI
												Large-scale Monte Carlo simulations for the depinning transition in Ising-type lattice models
												
											ترجمه فارسی عنوان
													شبیه سازی های مونت کارلو در مقیاس بزرگ برای انتقال دینین در مدل های مدل های ایزینگ 
													
												دانلود مقاله + سفارش ترجمه
													دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
																																												کلمات کلیدی
												پدیده های پویا پویا، روش مونت کارلو، انتقال افگنی، دینامیک دامنه-دیوار،
																																							
												موضوعات مرتبط
												
													مهندسی و علوم پایه
													شیمی
													شیمی تئوریک و عملی
												
											چکیده انگلیسی
												With the developed “extended Monte Carlo” (EMC) algorithm, we have studied the depinning transition in Ising-type lattice models by extensive numerical simulations, taking the random-field Ising model with a driving field and the driven bond-diluted Ising model as examples. In comparison with the usual Monte Carlo method, the EMC algorithm exhibits greater efficiency of the simulations. Based on the short-time dynamic scaling form, both the transition field and critical exponents of the depinning transition are determined accurately via the large-scale simulations with the lattice size up to L=8912, significantly refining the results in earlier literature. In the strong-disorder regime, a new universality class of the Ising-type lattice model is unveiled with the exponents β=0.304(5),ν=1.32(3),z=1.12(1), and ζ=0.90(1), quite different from that of the quenched Edwards-Wilkinson equation.
											ناشر
												Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Physics Communications - Volume 209, December 2016, Pages 34-41
											Journal: Computer Physics Communications - Volume 209, December 2016, Pages 34-41
نویسندگان
												Lisha Si, Xiaoyun Liao, Nengji Zhou, 
											