Ising

Modelo de Ising implementado en Fortran 90 como parte de la materia Introducción a la Simulación computacional. www.tandar.cnea.gov.ar/~pastorin/cursos/intro_sims/

Autores

• Augusto Román augustojre
• Simón Saint-André sstandre

Cómo correr una simulación

• Editar el archivo input.dat. La primera línea tiene los nombres de las variables de ingreso y es ignorada por el programa. La segunda tiene los valores de las variables.
• Compilar el programa de Fortran con make
• Correr el ejecutable resultante: ./ising
• Si existe un archivo matriz.dat, el programa lo toma como arreglo inicial para la simulación. Debe ser un arreglo de LxL de 1 y -1. Al finalizar la simulación, el programa sobreescribe matriz.dat con la última configuración simulada. Precaución: al cambiar de tamaño de red, los archivos matriz.dat no funcionarán para la nueva simulación.

Archivos de salida

• output.dat: 2 columnas y (steps / L * L) filas. Contiene valores de Energía y Magnetización sampleados de la secuencia de pasos de Montecarlo.
• averages.dat: 2 filas: Una con títulos y otra con 5 datos. Lo primeros 4 son promedios sobre todos los pasos de MC: Energía media, Magnetización media, Energía^2 media, y Magnetización^2 media. El último valor corresponde a la fracción de pasos de MC aceptados. Si bien todas las cantidades se calculan dentro del programa ising, pueden aproximarse a partir de output.dat.
• matriz.dat: Última configuración obtenida. Sobreescribe a la configuración de entrada.
• seed.dat: Archivo utilizado por ziggurat para obtener números aleatorios. Se usa tanto como entrada como salida.

Cómo hacer un barrido de temperaturas

• Editar en send_jobs.py el tamaño de red, el numero de pasos de MC y el valor del campo magnético (B).
• Ejecutar python3 send_jobs.py NJOBS donde NJOBS es el número de corridas que hace en cada temperatura.

Las distintas simulaciones se organizan en el directorio data/. Por ejemplo, de la siguiente forma:

data/
  |______20_size/
            |____0.0_B/
            |       |____0.1_temp/
            |       |       |____01_JOB/
            |       |       |       |____output.dat
            |       |       |       |____averages.dat
            |       |       |       |____matriz.dat
            |       |       |____02_JOB/
            |       |       |       |____output.dat
            |       |       |       |____averages.dat
            |       |       |       |____matriz.dat   
            |       |       |      ...
            |       |       |____10_JOB/
            |       |              ...
            |       |____0.2_temp/
            |       |      |____01_JOB/
            |       |      ...
            |       |____4.0_temp/
            |              ...
            |____0.01_B/
            |       |____0.1_temp/
            |              ...
            |
        100_size/
            |____0.0_B/
         ...

Toda la información contenida en los distintos averages.dat se puede recopilar en un solo archivo mediante: python3 recopilar_data.py Esto crea (o sobreescribe) el archivo alldata.dat, con el cual se pueden analizar los resultados obtenidos.

Análisis de datos en Jupyter

El notebook analisis.ipynb contiene los cálculos y las figuras realizadas con la información de alldata.dat. Al ejecutarlo se llama a recopilar_data.py para asegurarse de tener los datos actualizados.

Para correr este notebook tenemos que usar Jupyter, que no está por defecto en Ubunutu. Puede ser instalado en un entorno virtual:

• sudo apt install python3-venv
• python3 -m venv .venv Con esto tenemos creado el entorno virtual, para usarlo lo activamos con:
• source .venv/bin/activate Ahora podemos instalar Jupyter y otros paquetes mediante pip:
• pip3 install -r requirements.txt