Metodo Variacional De Monte Carlo
Mostrando 1-7 de 7 artigos, teses e dissertações.
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1. 2 - Algoritmos para o método Monte Carlo quântico: o ajuste variacional
Parte do livro:Aplicações de química teórica no estudo de materiais: métodos in silico para nanomateriais
Autor(es): Custodio, Rogério
EdUFSCar. Publicado em: 2018
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2. Redes neurais e diferentes métodos de assimilação de dados em dinâmica não linear / Neural networks and different methods of data assimilation in dynamic nonlinear
Técnicas de assimilação de dados são essenciais para sistemas operacionais de previsão baseados em modelos físico-matemáticos. De modo simplificado pode-se dizer que a assimilação de dados é a ciência de ter uma adequada combinação de dados de um modelo matemático de previsão com dados de observação do sistema em estudo. Este trabalho propõ
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 22/02/2008
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3. Teorias variacionais dos sistemas formados por atomos de 4He / Variational theories for systems of 4He atoms
This work proposes two variational wave functions based on the concept of shadow particles that describes the solid phase of systems formed by atoms of 4He. One of them, called Periodic Free Shadow Wave Function (PFS) provides good results for this phase like the energies of the system and the Radial Distribution Function that proved to be in good agreement
Publicado em: 2008
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4. Redes neurais e diferentes métodos de assimilação de dados em dinâmica não linear / Neural networks and different methods of data assimilation in dynamic nonlinear
Técnicas de assimilação de dados são essenciais para sistemas operacionais de previsão baseados em modelos físico-matemáticos. De modo simplificado pode-se dizer que a assimilação de dados é a ciência de ter uma adequada combinação de dados de um modelo matemático de previsão com dados de observação do sistema em estudo. Este trabalho propõ
Publicado em: 2008
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5. Redes neurais e diferentes métodos de assimilação de dados em dinâmica não linear / Neural networks and different methods of data assimilation in dynamic nonlinear
Técnicas de assimilação de dados são essenciais para sistemas operacionais de previsão baseados em modelos físico-matemáticos. De modo simplificado pode-se dizer que a assimilação de dados é a ciência de ter uma adequada combinação de dados de um modelo matemático de previsão com dados de observação do sistema em estudo. Este trabalho propõ
Publicado em: 2008
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6. Método Variacional com Monte Carlo aplicado ao oscilador harmônico quântico
O método variacional com Monte Carlo é ilustrado em uma aplicação simples da mecânica quântica: o oscilador harmônico unidimensional. Pormenores tanto do método de Monte Carlo como do variacional são discutidos. Além disto, um simulador gráfico do problema está disponível no endereço http:
Revista Brasileira de Ensino de Física. Publicado em: 2006
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7. Partícula em um poço de potencial infinito e o método variacional de Monte Carlo
Neste trabalho, apresentamos o método variacional de Monte Carlo, aplicado a um sistema de uma partícula confinada em um poço de potencial infinito. A amostragem da densidade de probabilidade é feita utilizando-se o algoritmo de Metropolis. O objetivo do trabalho é apresentar de forma didática o método e sua implementação em computadores.
Revista Brasileira de Ensino de Física. Publicado em: 2003