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Método de Monte Carlo de Cadena de Markov impulsado por la tasa de aceptación autoadaptativa aplicado al estudio de nanopartículas magnéticas

Autores: Zapata, Juan Camilo; Restrepo, Johans

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Método de Monte Carlo de Cadena de Markov impulsado por la tasa de aceptación autoadaptativa aplicado al estudio de nanopartículas magnéticas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Cadenas de Markov
Monte Carlo
Dinámica de Metropolis
Nanopartículas magnéticas
Anisotropía
Magnetización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 34

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Se realizó un método estándar canónico de Monte Carlo de Cadena de Markov implementado con una dinámica Metropolis de movimiento de un solo macroespín para estudiar las propiedades histéricas de un conjunto de nanopartículas magnéticas independientes y no interactuantes con anisotropía magneto-cristalina uniaxial distribuidas aleatoriamente.

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