Nghiên Cứu Mô Hình Ising Trên Các Đồ Thị Ngẫu Nhiên Dày

2021

51
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Tóm tắt

I. Mở đầu

Mô hình Ising là một mô hình toán học đơn giản mô tả các hiện tượng chuyển pha trong vật lý thống kê. Mục đích ban đầu của mô hình này là giải thích cấu trúc và tính chất của các chất sắt từ. Mô hình Ising đã trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực, từ vật lý đến khoa học xã hội, nhờ khả năng mô hình hóa sự đồng thuận trong quần thể. Các nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình này để phân tích các hiện tượng phức tạp trong mạng lưới xã hội, kinh tế và sinh học. Mô hình Ising trên đồ thị ngẫu nhiên đã mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới, đặc biệt trong việc hiểu rõ hơn về sự tương tác giữa các thành phần trong hệ thống phức tạp.

II. Kiến thức chuẩn bị

Chương này tổng hợp các khái niệm cơ bản về đồ thị, graphon và mô hình Ising. Đồ thị được định nghĩa là một tập hợp các đỉnh và cạnh, trong đó mỗi cạnh kết nối hai đỉnh. Graphon là một khái niệm tổng quát hóa đồ thị, cho phép nghiên cứu các dãy đồ thị hội tụ. Mô hình Ising được áp dụng trên đồ thị ngẫu nhiên, trong đó mỗi đỉnh được gán một spin có giá trị +1 hoặc -1. Năng lượng của hệ thống được tính toán dựa trên tương tác giữa các spin và ảnh hưởng của từ trường ngoài. Các khái niệm này là nền tảng cho việc nghiên cứu sâu hơn về mô hình Ising trong các chương tiếp theo.

2.1 Đồ thị và đồ thị có trọng

Đồ thị G = (V, E) bao gồm tập hợp các đỉnh V và cạnh E. Mỗi đỉnh có thể kết nối với một hoặc nhiều đỉnh khác thông qua các cạnh. Đồ thị có trọng là đồ thị mà các đỉnh và cạnh được gán trọng số, cho phép phân tích sâu hơn về cấu trúc và tính chất của đồ thị. Mật độ đồng cấu là một khái niệm quan trọng trong việc so sánh các đồ thị, cho phép xác định mức độ tương đồng giữa chúng. Các khái niệm này sẽ được áp dụng trong việc nghiên cứu mô hình Ising trên đồ thị ngẫu nhiên.

III. Mô hình Ising trên đồ thị ngẫu nhiên

Mô hình Ising trên đồ thị ngẫu nhiên được giới thiệu như một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu các hiện tượng tương tác trong các hệ thống phức tạp. Mỗi đỉnh của đồ thị được gán một spin, và năng lượng của hệ thống được tính toán dựa trên tương tác giữa các spin và ảnh hưởng của từ trường ngoài. Sự chuyển pha trong mô hình Ising là một hiện tượng thú vị, cho thấy cách mà các hệ thống có thể thay đổi trạng thái một cách đột ngột khi điều kiện bên ngoài thay đổi. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng mô hình này có thể được áp dụng để mô tả các hiện tượng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ sinh học đến kinh tế, mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới.

3.1 Giới thiệu mô hình Ising

Mô hình Ising được đặt theo tên của Ernst Ising, mô tả sự tương tác giữa các nguyên tử trong vật liệu từ. Mỗi nguyên tử có thể ở một trong hai trạng thái, và sự tương tác giữa chúng được điều chỉnh bởi các tham số như nhiệt độ và từ trường. Mô hình này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về các hiện tượng vật lý mà còn có thể áp dụng trong các lĩnh vực khác như khoa học xã hội và kinh tế. Sự chuyển pha trong mô hình Ising cho thấy cách mà các hệ thống có thể thay đổi trạng thái một cách đột ngột, điều này rất quan trọng trong việc phân tích các hiện tượng phức tạp trong thực tế.

25/01/2025

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Luận văn thạc sĩ mô hình ising trên các đồ thị ngẫu nhiên dày
Bạn đang xem trước tài liệu : Luận văn thạc sĩ mô hình ising trên các đồ thị ngẫu nhiên dày

Để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút

Tải xuống

Bài luận văn thạc sĩ mang tiêu đề Nghiên Cứu Mô Hình Ising Trên Các Đồ Thị Ngẫu Nhiên Dày của tác giả Vũ Hồng Sơn, dưới sự hướng dẫn của TS. Cấn Văn Hảo, được thực hiện tại Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam vào năm 2021. Bài viết tập trung vào việc nghiên cứu mô hình Ising, một trong những mô hình quan trọng trong vật lý thống kê, trên các đồ thị ngẫu nhiên dày. Nội dung của luận văn không chỉ giúp người đọc hiểu rõ hơn về các khái niệm lý thuyết mà còn cung cấp những ứng dụng thực tiễn trong việc phân tích và dự đoán hành vi của các hệ thống phức tạp.

Để mở rộng thêm kiến thức về các lĩnh vực liên quan, bạn có thể tham khảo các bài viết sau: Nghiên cứu về nhận dạng tiếng nói ứng dụng trong điều khiển xe lăn, nơi mà các phương pháp toán học cũng được áp dụng để giải quyết các vấn đề thực tiễn trong công nghệ. Bên cạnh đó, Giải pháp tăng tốc AI trong các hệ thống dựa trên RISC-V cũng là một tài liệu hữu ích, liên quan đến việc tối ưu hóa các thuật toán trong lĩnh vực khoa học máy tính. Cuối cùng, bạn có thể tìm hiểu thêm về Bước nhảy ngẫu nhiên trên đồ thị, một chủ đề có liên quan mật thiết đến nghiên cứu mô hình Ising và các ứng dụng của nó trong lý thuyết xác suất. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn sâu sắc hơn về các khía cạnh khác nhau của toán học và ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khoa học khác nhau.