Multicanonical sampling of the space of states of ℋ(2, n)-vector models


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Problems of temperature behavior of specific heat are solved by the entropy simulation method for Ising models on a simple square lattice and a square spin ice (SSI) lattice with nearest neighbor interaction, models of hexagonal lattices with short-range (SR) dipole interaction, as well as with long-range (LR) dipole interaction and free boundary conditions, and models of spin quasilattices with finite interaction radius. It is established that systems of a finite number of Ising spins with LR dipole interaction can have unusual thermodynamic properties characterized by several specific-heat peaks in the absence of an external magnetic field. For a parallel multicanonical sampling method, optimal schemes are found empirically for partitioning the space of states into energy bands for Ising and SSI models, methods of concatenation and renormalization of histograms are discussed, and a flatness criterion of histograms is proposed. It is established that there is no phase transition in a model with nearest neighbor interaction on a hexagonal lattice, while the temperature behavior of specific heat exhibits singularity in the same model, in case of LR interaction. A spin quasilattice is found that exhibits a nonzero value of residual entropy.

Об авторах

Yu. Shevchenko

School of Natural Sciences; Institute for Applied Mathematics, Far Eastern Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: shevchenko.ya@dvfu.ru
Россия, Vladivostok, 690091; Vladivostok, 690041

A. Makarov

School of Natural Sciences; Institute for Applied Mathematics, Far Eastern Branch

Email: shevchenko.ya@dvfu.ru
Россия, Vladivostok, 690091; Vladivostok, 690041

P. Andriushchenko

School of Natural Sciences; Institute for Applied Mathematics, Far Eastern Branch

Email: shevchenko.ya@dvfu.ru
Россия, Vladivostok, 690091; Vladivostok, 690041

K. Nefedev

School of Natural Sciences; Institute for Applied Mathematics, Far Eastern Branch

Email: shevchenko.ya@dvfu.ru
Россия, Vladivostok, 690091; Vladivostok, 690041

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».