Parallelized event chain algorithm for dense hard sphere and polymer systems
Parallelized event chain algorithm for dense hard sphere and polymer systems
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用于致密硬球和聚合物系统的并行事件链算法
DOI：
10.1016/j.jcp.2014.10.059
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
J. Kierfeld
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
T. A. Kampmann;H.-H. Boltz;J. Kierfeld
针对硬球系统，将并行化和集群蒙特卡罗相结合，提出了一种适用于二维硬盘系统的并行化事件链算法。对于并行化，我们使用了一种空间划分方法来模拟单元。我们发现，在蒙特卡罗扫描的水平上，通过绘制带有替换的每个模拟单元内的事件链的起始球来确保详细的平衡对于正确性是至关重要的。我们分析了并行化事件链的性能收益，并找到了最佳并行化程度的判据。由于事件链移动的集群性，大规模并行化并不是最优的。最后，我们讨论了事件链算法在稠密聚合物系统中的首次应用，即有吸引力的半柔性聚合物的束形成解。
We combine parallelization and cluster Monte Carlo for hard sphere systems and present a parallelized event chain algorithm for the hard disk system in two dimensions. For parallelization we use a spatial partitioning approach into simulation cells. We find that it is crucial for correctness to ensure detailed balance on the level of Monte Carlo sweeps by drawing the starting sphere of event chains within each simulation cell with replacement. We analyze the performance gains for the parallelized event chain and find a criterion for an optimal degree of parallelization. Because of the cluster nature of event chain moves massive parallelization will not be optimal. Finally, we discuss first applications of the event chain algorithm to dense polymer systems, i.e., bundle-forming solutions of attractive semiflexible polymers.
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半柔性和定向聚合物的对偶映射和解束缚转变
DOI：
--
发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
--
作者：
J. Kierfeld;R. Lipowsky
通讯作者：
R. Lipowsky
DOI：
10.1209/epl/i2003-00139-0
发表时间：
2003-04-01
期刊：
EUROPHYSICS LETTERS
影响因子：
--
作者：
Kierfeld, J;Lipowsky, R
通讯作者：
Lipowsky, R
两种半柔性聚电解质之间弹性驱动的连接体聚集。
影响因子：
8.6
作者：
I. Borukhov;R. Bruinsma;W. Gelbart;A. Liu
通讯作者：
A. Liu
影响因子：
7.5
作者：
Bartles, JR
通讯作者：
Bartles, JR
DOI：
--
发表时间：
1995
期刊：
影响因子：
--
作者：
C. Dress;W. Krauth
通讯作者：
W. Krauth