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Algoritmo baseado no Demon Algorithm, desenvolvido por Michael Creutz.

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Algoritmo baseado no Demon Algorithm, desenvolvido por Michael Creutz.

Quando trabalhamos com um sistema de muitas partículas, tendo E, V e N fixos, podemos integrar as equações de movimento para cada partícula e calcular a média temporal das quantidades físicas de interesse. Porém, o que fazer quando não se tem a equação de movimento das partículas do sistema? E como calcular as médias de E, V e N através de um essemble? Uma maneira seria enumerar os microestados acessíveis ao sistema e calcular a média das quantidades físicas através de um essemble. Porém, mesmo para sistemas pequenos, podem existir muitos microestados acessíveis. Queremos então um método que nos forneça o número total de microestados para uma dada energia. Isso pode ser feito fixando N, escolhendo aleatoriamente um spin para ser up ou down e guardar essa configuração caso ela tenha a energia total escolhida. Acontece que a maioria das configurações não teria a energia desejada e teriam então que ser descartadas. Pensando nisso, Michael Creutz desenvolveu o chamado ‘Demon Algorithm’, que é uma simulação computacional de Monte Carlo microcanônica. Consideramos um sistema macroscópico ao qual adicionamos um grau de liberdade, este é o chamado ‘demônio’ do sistema, o qual transfere energia para o sistema quando há uma tentativa de mudar a dinâmica das partículas do mesmo. Caso a mudança no sistema diminua a energia total, o excesso de energia é dado para o demônio. Entretanto, se a mudança aumenta a energia total do sistema, essa quantidade de energia a mais tem que ser dada pelo demônio, caso este a tenha. Além disso, o demônio não pode ter energia negativa.