Bose-Hubbardモデルの量子モンテカルロシミュレーションの設定をしています。...0.1)でのワームアルゴリズムの使用を設定しています。Bose-Hubbardモデルの量子モンテカルロシミュレーションの設定をしています。...0.1)でのワームアルゴリズムの使用を設定しています。parm5a.in.xml++<!--追記分-->+次に、"worm_evaluate"モジュールを用いてCompressibility(圧縮率)を求めます。シミュレーションで得られた結果を解析し、出力結果をXMLファイルとして生成します。0.000899+(task1の場合)++出力結果を格納したファイルは、上書きされますので注意してください。++シミュレーション出力ファイルには、全計算がおこなわれた後の計算結果がだけが格納されています。ここのモンテカルロステップでの計算の詳細は、各チェックポイント情報を格納しているチェックポイントファイルをXML形式に変換することによって知ることが可能です。convert2xmlツールを次のように使用します。parm4.task[1-10].out.run++この操作によってモンテカルロ計算から摘出された情報を含む、XML形式のタスクファイルparm4.task[1-10].out.run.xmlが生成されます。++物理量に関するプロットをおこないたい場合は、後述するPython解析ツールを利用してください。Bose-Hubbardモデルの量子モンテカルロシミュレーションの設定をしています。...0.1)でのワームアルゴリズムの使用を設定しています。}以下の標準的な計算手順に従い、量子ワームコードを用いて計算することができます。parm5a.in.xml次に、"worm_evaluate"モジュールを用いてCompressibility(圧縮率)を求めます。シミュレーションで得られた結果を解析し、出力結果をXMLファイルとして生成します。0.000899(task1の場合)出力結果を格納したファイルは、上書きされますので注意してください。シミュレーション出力ファイルには、全計算がおこなわれた後の計算結果がだけが格納されています。ここのモンテカルロステップでの計算の詳細は、各チェックポイント情報を格納しているチェックポイントファイルをXML形式に変換することによって知ることが可能です。convert2xmlツールを次のように使用します。parm4.task[1-10].out.runこの操作によってモンテカルロ計算から摘出された情報を含む、XML形式のタスクファイルparm4.task[1-10].out.run.xmlが生成されます。物理量に関するプロットをおこないたい場合は、後述するPython解析ツールを利用してください。Pythonを使用したシミュレーションの準備と実行Pythonで計算の実行を設定します。Pythonスクリプトtutorial5a.pyを参照してください。)alpspythonやvispythonを用いてPythonスクリプトを実行します。次に、ジョブファイルをXML形式に変換し、ワームシミュレーションを実行します。pyalps.runApplication(worm',input_file,Tmin=5)コマンドラインでおこなった計算結果と同じ出力ファイルが得られます。Pythonを使用したシミュレーションの準備と実行Pythonで計算の実行を設定します。Pythonスクリプトtutorial5a.pyを参照してください。pyalps.collectXY(data,x='h',y='Stiffness')プロットにはpyalps.pyplot.plotを使用します。実用的なラベル、タイトル、Y軸の範囲を設定してください。_s$')plt.show()Vistrailsを使用したシミュレーションの準備と実行Vistrailsを用いた計算の実行のチュートリアルmc-05-bosons.vtを開き、"L=4"のワークフローを見てください。入力ファイルの生成、計算の実行、計算の出力を設定する"Execute"をクリックしてください。次に、相転移の箇所をより正確に求めるための計算方法を紹介します。様々なサイズの二次元正方行列を用います。\rho_s*Lを注視してください。コマンドラインでのシミュレーションの準備と実行チュートリアルのパラメータファイルparm5bです。このサンプルでは、L=4,6,8のシステムサイズで相転移点を求めます。}計算を実行させ、Pythonを用いて結果解析します。Pythonを使用したシミュレーションの準備と実行と結果解析Pythonで計算の実行を設定します。Pythonスクリプトtutorial5b.pyを参照してください。最初に、超流動密度(Stiffness)を異なる3つのデータセットにロードします。pyalps.collectXY(data,x='t',y='Stiffness',foreach=['L'])次に、サイズLを各データにかけます。float(s.props['L'])最後に、次の手順でプロットします。plot"のワークフローを見てください。入力ファイルの生成、計算の実行、計算の出力を設定する"Execute"をクリックしてください。stiffnessの計算結果にシステムサイズLを乗算してみてください。(t/U)c=0.05974の厳密解と比較してみてください。ALPSDisclaimers。