タグ付けされた質問 「computational-physics」

一次元の単純なポテンシャルからの波束の散乱の簡単なシミュレーションを実行したいと思います。 単一粒子の1次元TDSEを数値的に解決する簡単な方法はありますか？一般に、偏微分方程式を統合するためにナイーブアプローチを使用しようとすると、すぐに災害で終わる可能性があることを知っています。したがって、私はアルゴリズムを探しています 数値的に安定している、 実装が簡単であるか、簡単にアクセスできるコードライブラリの実装があります。 適度に速く実行され、うまくいけば 理解するのは比較的簡単です。 また、スペクトル法、特に時間に依存しないシュレーディンガー方程式を通常のように解く以上の方法については比較的明確にしたいと思います。ただし、Bスプラインなどを使用する擬似スペクトルメソッドに興味があります。メソッドが時間依存のポテンシャルを取ることができる場合、それは間違いなくボーナスです。 もちろん、そのような方法には常に多くの欠点があるので、それらについて聞いてみたいと思います。いつ機能しないのですか？一般的な落とし穴とは何ですか？どの方法でプッシュでき、どの方法でプッシュできないのですか？

34 quantum-mechanics  computational-physics 

私は最近、メタ現象の定式化に遭遇しました：「2つは簡単、3つは難しい」（Federico Poloniによってこのように言い換えられます）。 特定の問題が2つのエンティティに対して定式化されると、比較的簡単に解決できます。ただし、3エンティティの定式化のアルゴリズムでは、難易度が大幅に増加し、場合によってはソリューションを実現不可能または実現不可能にすることもあります。 （フレージングをより美しく、簡潔で、正確にするための提案を歓迎します。） 計算科学のさまざまな分野（純粋な線形代数から始まり、包括的なターム計算物理学で終わる）の良い例は何ですか？

29 linear-algebra  computational-physics  computational-geometry  computational-chemistry 

学部レベルの学生に「コンピュータープログラミング入門」というタイトルのコースを教えるつもりです。私は少し混乱しています。計算物理学では、科学者はC / C ++またはPythonまたはFortran、CUDAなどを使用します。何を使うべきですか？私はあなたがあなたの生活の中でいつでも新しいプログラミング言語を学ぶことができることを知っていますが、私はそれらをすべての基本的なプログラミング概念とOOP概念を後で詳しく説明するために賢明な選択です。

22 python  c++  computational-physics  languages 

さまざまな外力に対して、ランジュバン方程式のシミュレーションを行っています。Cのrand()from stdlib.hは私の結果にバイアスを導入する可能性があると言われ、私はMersenne Twisterを使用しています。 それにもかかわらず、線形合同発生器がシミュレーションでどのような種類の誤差を引き起こす可能性があるのか​​を正確に知りたい（そして見たい）。これらは私が試したものです： ランダムの3Dタプルを生成して、超平面を表示しようとします。何も見えません。 乱数の大きなベクトルのFFTを実行します。メルセンヌツイスターとの両方でほぼ同じですrand()。 ブラウン運動の粒子の等分配原理の確認。両方のインテグレーターは、の期待値が同じ有効桁数でします。⟨ KE ⟩ = 12kBT⟨KE⟩=12kBT\langle \text{KE}\rangle=\frac{1}{2}k_BT 累乗2ではないいくつかのビンにどれだけうまくビンが入っているかを確認します。どちらも同じ定性的な結果をもたらしますが、誰も優れていません。 Brownianパスを見て、からの明確な分岐を確認し。繰り返しますが、運はありません。⟨ X ⟩ = 0⟨バツ⟩=0\langle x\rangle = 0 円内のポイントの分布。塗りつぶされ、境界内のみ。それらのすべての間、および最も近い隣人の間（Shorの答え、以下のコメント）。この gistで使用できます。必要なライブラリをインストールした後、Julia 0.5.0で実行します（手順についてはgistを参照してください）。 物理シミュレーションのコンテキストに導入されたバイアスを探していることを強調したいと思います。たとえばrand()、メルセンヌツイスターはテストしませんが、ダイハードテストは惨めに失敗しますが、現時点ではあまり意味がありません。 悪い乱数ジェネレーターがモンテカルロシミュレーションを破壊する方法について、物理的で具体的な例はありますか？ 注：PRNGがいかにRANDUひどいものになるかを見てきました。私は、明白ではないが、無邪気に見えるが最終的にバイアスを導入するジェネレーターの例に興味があります。

14 computational-physics 

理論的にエネルギーを節約する必要のあるシステムでは、最も正確なシミュレーションがエネルギーを節約します（正確な位置、速度などを提供します）。RK4はleapfrogよりも正確ですが、leapfrogはエネルギーを節約しますが、RK4はそうではありません。どうしてこれなの？

13 computational-physics  time-integration  molecular-dynamics  runge-kutta 

3Dボックス内の粒子の波動関数をプロットしようとしています。これには、x、y、z軸および確率密度関数の4つの変数をプロットする必要があります。 確率密度関数は次のとおりです。 abs((np.sin((p*np.pi*X)/a))*(np.sin((q*np.pi*Y)/b))*(np.sin((r*np.pi*Z)/c)))**2 np.arange()X、Y、Zに使用しています。 これを行うには、4Dプロットの表面をプロットする必要があることを読みました。 これは、次のようなものです。

11 probability  plotting  computational-physics 

計算流体力学（CFD）の分野は、ナビエストークス方程式（またはそれらのいくつかの簡略化）を解くことに専念しています。CFD、海洋および大気モデルのサブセットは、現実的なアプリケーションのために同じ方程式を数値的に解きます。一般的なCFDアプローチと適用された現実的なケースの違いとトレードオフは何ですか？

10 fluid-dynamics  simulation  computational-physics  numerical-modelling