混合自旋Ising模型的MonteCarlo模拟
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第6-13页 |
| 1.1 相变理论 | 第6-7页 |
| 1.2 Ising模型 | 第7-9页 |
| 1.3 蒙特卡罗(MonteCarlo)方法 | 第9-10页 |
| 1.4 GPU应用于高性能计算 | 第10-12页 |
| 1.5 研究内容 | 第12页 |
| 1.6 论文组织 | 第12-13页 |
| 2. GPU架构及研究模型 | 第13-19页 |
| 2.1 GPU的优势 | 第13-14页 |
| 2.2 CUDA架构 | 第14-17页 |
| 2.3 模型的定义以及物理量 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19页 |
| 3. 算法的实现 | 第19-26页 |
| 3.1 几种重要的算法 | 第19-21页 |
| 3.2 随机数的选取 | 第21-22页 |
| 3.3 混合Ising模型的GPU算法实现 | 第22-24页 |
| 3.4 基于GPU算法的优化 | 第24-26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26页 |
| 4. 结果分析 | 第26-34页 |
| 4.1 三角晶格上混合自旋的Ising模型 | 第26-28页 |
| 4.2 正方晶格上混合自旋的Ising模型 | 第28-30页 |
| 4.3 公式的推测 | 第30-32页 |
| 4.4 GPU的加速效果 | 第32-34页 |
| 5 总结与展望 | 第34-36页 |
| 5.1 总结 | 第34-35页 |
| 5.2 展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-41页 |
| 发表论文 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42页 |
