Réduire le comportement quasi-ergodique dans les simulations Monte Carlo par J-walking : Applications aux clusters atomiques

Une méthode est introduite, facile à mettre en œuvre, qui réduit considérablement l'erreur systématique résultant de la quasi-ergodicité, ou de l'échantillonnage incomplet de l'espace de configuration, dans les simulations Monte Carlo de systèmes contenant de grandes barrières d'énergie potentielle. La méthode permet de sauter ces barrières en couplant l'échantillonnage de Metropolis habituel à la distribution de Boltzmann générée par un autre marcheur aléatoire à une température plus élevée. Les techniques de base sont illustrées sur quelques systèmes classiques simples, en commençant à des fins heuristiques par un simple potentiel à double puits unidimensionnel basé sur un polynôme quartique. L'adéquation de la méthode pour les systèmes Monte Carlo multidimensionnels typiques est démontrée en étendant le potentiel à double puits à plusieurs dimensions, puis en appliquant la méthode à un système de clusters multiparticules composé d'atomes d'argon liés par des potentiels de Lennard-Jones pairwise. Des améliorations remarquables sont démontrées dans le taux de convergence pour l'énergie de configuration du cluster, et surtout pour la capacité thermique, à des températures proches de la région de transition de fusion du cluster. De plus, ces améliorations peuvent être obtenues même dans le pire des cas où les clusters sont initialisés à partir de configurations aléatoires.