Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > physics > arXiv:1303.0294

帮助 | 高级搜索

物理学 > 计算物理

arXiv:1303.0294 (physics)
[提交于 2013年3月1日 ]

标题: 从有限大小蒙特卡洛模拟中寻找标度指数的有效方法

标题: Efficient method of finding scaling exponents from finite-size Monte-Carlo simulations

Authors:Indrek Mandre, Jaan Kalda
摘要: 蒙特卡罗模拟通常用于估计复杂系统的标度指数。然而,由于有限尺寸效应,确定指数值往往困难且不可靠。在这里,我们提出了一种解决有限尺寸标度问题的新方法。此新方法不仅能够减小标度指数的不确定性,还使得确定标度定律修正项的指数成为可能。该技术的有效性通过找到非相关渗流团簇边界上的标度指数得以证明。
摘要: Monte-Carlo simulations are routinely used for estimating the scaling exponents of complex systems. However, due to finite-size effects, determining the exponent values is often difficult and not reliable. Here we present a novel technique of dealing with the problem of finite-size scaling. This new method allows not only to decrease the uncertainties of the scaling exponents, but makes it also possible to determine the exponents of the asymptotic corrections to the scaling laws. The efficiency of the technique is demonstrated by finding the scaling exponent of uncorrelated percolation cluster hulls.
评论: “这一版本的前一个版本”是arXiv:0804.1911。本版本发表于EPJB。
主题: 计算物理 (physics.comp-ph) ; 统计力学 (cond-mat.stat-mech)
引用方式: arXiv:1303.0294 [physics.comp-ph]
  (或者 arXiv:1303.0294v1 [physics.comp-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1303.0294
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: http://link.springer.com/article/10.1140%2Fepjb%2Fe2012-30954-7
相关 DOI: https://doi.org/10.1140/epjb/e2012-30954-7
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Indrek Mandre [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2013 年 3 月 1 日 21:01:12 UTC (30 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
physics.comp-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2013-03
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.stat-mech
physics

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号