2024年6月6日发(作者：)
三维ising模型蒙特卡洛编程代码
以下是一个简单的三维Ising模型的蒙特卡洛模拟代码示例：
```python
import numpy as np
# 定义模型参数
L = 10 # 模型尺寸
T = 2.26 # 温度
J = 1.0 # 交换耦合常数
n_steps = 1000 # 模拟步数
# 初始化格点自旋
spins = ([-1, 1], size=(L, L, L))
# 定义能量函数
def calculate_energy(spins):
energy = 0
for i in range(L):
for j in range(L):
for k in range(L):
energy += -J * spins[i, j, k] * (spins[(i+1)%L, j,
k] + spins[i, (j+1)%L, k] + spins[i, j, (k+1)%L] + spins[(i-1)%L, j, k]
+ spins[i, (j-1)%L, k] + spins[i, j, (k-1)%L])
return energy / 2
# 定义翻转操作函数
def mc_move(spins, T):
i, j, k = t(0, L, size=3)
delta_e = 2 * J * spins[i, j, k] * (spins[(i+1)%L, j, k] +
spins[(i-1)%L, j, k] + spins[i, (j+1)%L, k] + spins[i, (j-1)%L, k] +
spins[i, j, (k+1)%L] + spins[i, j, (k-1)%L])
if delta_e <= 0 or () < (-delta_e / T):
spins[i, j, k] *= -1
# 进行蒙特卡洛模拟
for step in range(n_steps):
for _ in range(L**3):
mc_move(spins, T)
# 打印每个步骤的能量
energy = calculate_energy(spins)
print("Step:", step, "Energy:", energy)
```
这个代码创建了一个三维的10x10x10的Ising模型，然后使用蒙特卡洛方
法进行模拟。在每一步模拟中，随机选择一个格点，计算能量变化，并根据
Metropolis准则决定是否翻转该格点的自旋。最后，打印每个步骤的能量。
请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的三维Ising模拟可能需要更复
杂的算法和优化。
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