मोंटे कार्लो आणविक मॉडलिंग: Difference between revisions
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यह पिछले एक से एक प्रणाली के लिए एक नया अवस्था निर्धारित करने के लिए एक [[मार्कोव श्रृंखला]] प्रक्रिया को नियोजित करता है। इसकी प्रसंभाव्य प्रकृति के अनुसार, यह नई स्थिति यादृच्छिक रूप से स्वीकार की जाती है। प्रत्येक परीक्षण समान्यत: गिना जाता है एक कदम गतिकी से बचाव विधि को केवल स्थिर मात्राओं के अध्ययन तक सीमित करता है, किंतु | यह पिछले एक से एक प्रणाली के लिए एक नया अवस्था निर्धारित करने के लिए एक [[मार्कोव श्रृंखला]] प्रक्रिया को नियोजित करता है। इसकी प्रसंभाव्य प्रकृति के अनुसार, यह नई स्थिति यादृच्छिक रूप से स्वीकार की जाती है। प्रत्येक परीक्षण समान्यत: गिना जाता है एक कदम गतिकी से बचाव विधि को केवल स्थिर मात्राओं के अध्ययन तक सीमित करता है, किंतु चालों को चुनने की स्वतंत्रता विधि को बहुत लचीला बनाती है। इन चालों को केवल एक मूलभूत नियम को पूरा करना चाहिए संतुलन के लिए संतुलन ठीक से वर्णित किया जाना है, किंतु [[विस्तृत संतुलन]], एक प्रबल स्थिति समान्यत: नए एल्गोरिदम डिजाइन करते समय लगाया जाता है। एक अतिरिक्त लाभ यह है कि कुछ प्रणालियाँ, जैसे कि [[आइसिंग मॉडल]], में एक गतिशील विवरण की कमी होती है और केवल एक ऊर्जा नुस्खे द्वारा परिभाषित की जाती है; इनके लिए मोंटे कार्लो दृष्टिकोण ही एकमात्र व्यवहार्य है। | ||
सांख्यिकीय यांत्रिकी में इस पद्धति की बड़ी सफलता ने विभिन्न सामान्यीकरणों को जन्म दिया है जैसे अनुकूलन के लिए [[ तैयार किए हुयी धातु पे पानी चढाने की कला ]] की विधि, जिसमें एक काल्पनिक तापमान प्रस्तुत किया जाता है और फिर धीरे-धीरे कम किया जाता है। | सांख्यिकीय यांत्रिकी में इस पद्धति की बड़ी सफलता ने विभिन्न सामान्यीकरणों को जन्म दिया है जैसे अनुकूलन के लिए [[ तैयार किए हुयी धातु पे पानी चढाने की कला |तैयार किए हुयी धातु पे पानी चढाने की कला]] की विधि, जिसमें एक काल्पनिक तापमान प्रस्तुत किया जाता है और फिर धीरे-धीरे कम किया जाता है। | ||
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Revision as of 10:00, 1 July 2023
मोंटे कार्लो आणविक मॉडलिंग आणविक समस्याओं के लिए मोंटे कार्लो विधियों का अनुप्रयोग है। इन समस्याओं को आणविक गतिकी विधि द्वारा भी प्रतिरूपित किया जा सकता है। अंतर यह है कि यह दृष्टिकोण आणविक गतिकी के अतिरिक्त संतुलन सांख्यिकीय यांत्रिकी पर निर्भर करता है। एक प्रणाली की गतिशीलता को पुन: प्रस्तुत करने की प्रयाश करने के अतिरिक्त, यह उपयुक्त बोल्ट्जमैन वितरण के अनुसार अवस्थाओ को उत्पन्न करता है। इस प्रकार, यह आणविक प्रणालियों के लिए मेट्रोपोलिस मोंटे कार्लो सिमुलेशन का अनुप्रयोग है। इसलिए यह सांख्यिकीय भौतिकी में अधिक सामान्य मोंटे कार्लो पद्धति का एक विशेष उपसमुच्चय भी है।
यह पिछले एक से एक प्रणाली के लिए एक नया अवस्था निर्धारित करने के लिए एक मार्कोव श्रृंखला प्रक्रिया को नियोजित करता है। इसकी प्रसंभाव्य प्रकृति के अनुसार, यह नई स्थिति यादृच्छिक रूप से स्वीकार की जाती है। प्रत्येक परीक्षण समान्यत: गिना जाता है एक कदम गतिकी से बचाव विधि को केवल स्थिर मात्राओं के अध्ययन तक सीमित करता है, किंतु चालों को चुनने की स्वतंत्रता विधि को बहुत लचीला बनाती है। इन चालों को केवल एक मूलभूत नियम को पूरा करना चाहिए संतुलन के लिए संतुलन ठीक से वर्णित किया जाना है, किंतु विस्तृत संतुलन, एक प्रबल स्थिति समान्यत: नए एल्गोरिदम डिजाइन करते समय लगाया जाता है। एक अतिरिक्त लाभ यह है कि कुछ प्रणालियाँ, जैसे कि आइसिंग मॉडल, में एक गतिशील विवरण की कमी होती है और केवल एक ऊर्जा नुस्खे द्वारा परिभाषित की जाती है; इनके लिए मोंटे कार्लो दृष्टिकोण ही एकमात्र व्यवहार्य है।
सांख्यिकीय यांत्रिकी में इस पद्धति की बड़ी सफलता ने विभिन्न सामान्यीकरणों को जन्म दिया है जैसे अनुकूलन के लिए तैयार किए हुयी धातु पे पानी चढाने की कला की विधि, जिसमें एक काल्पनिक तापमान प्रस्तुत किया जाता है और फिर धीरे-धीरे कम किया जाता है।
आणविक सिमुलेशन पर मेट्रोपोलिस मोंटे कार्लो पद्धति के उपयोग के लिए विशेष रूप से सॉफ्टवेयर पैकेजों की एक श्रृंखला विकसित की गई है। इसमे सम्मिलित है:
ने विभिन्न सामान्यीकरणों को जन्म दिया है जैसे अनुकूलन के लि
यह भी देखें
- क्वांटम मोंटे कार्लो
- सांख्यिकीय भौतिकी में मोंटे कार्लो विधि
- मोंटे कार्लो आण्विक मॉडलिंग के लिए सॉफ्टवेयर की सूची
- आणविक यांत्रिकी मॉडलिंग के लिए सॉफ्टवेयर की सूची
- बॉन्ड में उतार-चढ़ाव का मॉडल
बाहरी संबंध
संदर्भ
- ↑ BOSS & MCPro Distribution
- ↑ BOSS & MCPro Distribution
- ↑ Sire website Archived 2016-04-15 at the Wayback Machine
- ↑ ProtoMS website
- ↑ "Faunus Mk2". Faunus (in English). Retrieved 2020-07-23.
- Allen, M.P. & Tildesley, D.J. (1987). Computer Simulation of Liquids. Oxford University Press. ISBN 0-19-855645-4.
- Frenkel, D. & Smit, B. (2001). Understanding Molecular Simulation. Academic Press. ISBN 0-12-267351-4.
- Binder, K. & Heermann, D.W. (2002). Monte Carlo Simulation in Statistical Physics. An Introduction (4th edition). Springer. ISBN 3-540-43221-3.
