パート 1 : 概要と背景
モンテカルロ法は、ランダムサンプリングを繰り返すことで数学的な期待値を推定するため、さまざまな分野で広く使用されている統計手法です。物理学では、この方法は、複雑な多体問題、特に直接解決することが難しい多体問題を解決するためによく使用されます。
キュリー温度は、強磁性体の磁化がゼロに低下する温度です。簡単に言えば、これは物質がそれ以下では強磁性になり、それ以上では常磁性になる転換点です。この温度を正確に決定するには、多くの場合、科学者は実験や複雑な理論計算を実行する必要があります。ただし、モンテカルロ法は、この重要なパラメーターを推定するための簡単かつ正確な手段を提供します。
モンテカルロ シミュレーションを使用してキュリー温度を推定する方法を深く理解するために、各ステップを段階的に説明し、原理を詳細に説明する Python プログラムを作成します。
旅を始めましょう: Python プログラミング入門
まず、Python プログラミングの基本的な知識が必要です。すでに Python に精通している場合は、この部分をスキップしてください。Python は、その簡潔で読みやすい構文により、多くの科学研究者やエンジニアに愛されている高レベルのインタープリタ型プログラミング言語です。ここでは、次の基本的な知識だけを知っておく必要があります。
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変数: Python では、データを保存するための変数を作成できます。たとえば、
x = 5x という名前の変数を作成し、その値を 5 に設定することを意味します。 -
ループ: ループを使用すると、同じコードを複数回繰り返し実行できます。最も一般的に使用されるループは
forループです。これは、たとえばfor i in range(10):、次のコード ブロックを 10 回繰り返すことを意味します。 -
関数: 関数を使用すると、コードの一部をカプセル化し、必要に応じて呼び出すことができます。例えば、
def