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
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
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.
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.