Simulation de la dynamique des diques durs

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Présentation de l'algorithme "event-disks"

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Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Soutenance de stage – licence Phytem

Simulation de la dynamique moléculairedes disques durs

Stagiaire : Maxim BermanMaître de Stage : Werner KrauthLaboratoire de Physique Statistique

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Plan

1 Simulations des disques dursLe système des disques dursMéthodes de simulationQuelle méthode choisir ?

2 Un algorithme de dynamique moléculaire rapideImplémentation de casesMémorisation des temps de collisionUtilisation d’une liste de priorité

3 Quelques observationsDistribution des abscissesLibre parcours moyenVersion 1d

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Le système des disques durs

• un des modèles fondamentaux de la physique statistique ;

• étudié depuis Alder et Wainwright (1957) ;• deux transitions de phases à des densités proches de 0.7 ;• réalisations expérimentales dans des cristaux liquides, descolloïdes et aux interfaces.

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Le système des disques durs

• un des modèles fondamentaux de la physique statistique ;• étudié depuis Alder et Wainwright (1957) ;

• deux transitions de phases à des densités proches de 0.7 ;• réalisations expérimentales dans des cristaux liquides, descolloïdes et aux interfaces.

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Le système des disques durs

• un des modèles fondamentaux de la physique statistique ;• étudié depuis Alder et Wainwright (1957) ;• deux transitions de phases à des densités proches de 0.7 ;

• réalisations expérimentales dans des cristaux liquides, descolloïdes et aux interfaces.

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Le système des disques durs

• un des modèles fondamentaux de la physique statistique ;• étudié depuis Alder et Wainwright (1957) ;• deux transitions de phases à des densités proches de 0.7 ;• réalisations expérimentales dans des cristaux liquides, descolloïdes et aux interfaces.

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;

• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.00

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.00

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.25

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.25

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.32

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.32

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.62

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.62

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.65

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.65

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.73

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.73

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.84

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.84

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.90

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 0.90

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.12

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.12

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.21

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.21

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.36

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.36

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.45

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.45

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.68

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.68

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.81

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.81

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.84

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.84

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Méthodes de simulation

Dynamique moléculaire

• simulation de la dynamique newtonienne du système ;• l’algorithme événementiel permet de traiter le temps demanière continue.

t = 1.98

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Méthodes de simulation

Échantillonnage direct de la distribution

• utilise la physique statistique (équiprobabilité) ;

• on veut générer des configurations aléatoires valides ;• une solution serait de générer des configuration aléatoires et dene garder que les valides...

• configurations survivantes après 106 essais (N = 9, ν = 0.4) :

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Méthodes de simulation

Échantillonnage direct de la distribution

• utilise la physique statistique (équiprobabilité) ;• on veut générer des configurations aléatoires valides ;

• une solution serait de générer des configuration aléatoires et dene garder que les valides...

• configurations survivantes après 106 essais (N = 9, ν = 0.4) :

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Méthodes de simulation

Échantillonnage direct de la distribution

• utilise la physique statistique (équiprobabilité) ;• on veut générer des configurations aléatoires valides ;• une solution serait de générer des configuration aléatoires et dene garder que les valides...

• configurations survivantes après 106 essais (N = 9, ν = 0.4) :

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Méthodes de simulation

Échantillonnage direct de la distribution

• utilise la physique statistique (équiprobabilité) ;• on veut générer des configurations aléatoires valides ;• une solution serait de générer des configuration aléatoires et dene garder que les valides...

• configurations survivantes après 106 essais (N = 9, ν = 0.4) :

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;

• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;

• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...

• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

• on part d’une condiguration valide ;• on choisit un disque ;• on tente un petit déplacement...• si le mouvement est invalide, on remet la sphère à sa place,sinon on garde la configuration obtenue.

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Méthodes de simulation

Algorithme « Event-Chain Monte-Carlo »

• on choisit un disque et un vecteur déplacement ;

• on déplace disque par disque de cette longueur totale ;• l’algorithme est réversible.

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Méthodes de simulation

Algorithme « Event-Chain Monte-Carlo »

• on choisit un disque et un vecteur déplacement ;• on déplace disque par disque de cette longueur totale ;

• l’algorithme est réversible.

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Méthodes de simulation

Algorithme « Event-Chain Monte-Carlo »

• on choisit un disque et un vecteur déplacement ;• on déplace disque par disque de cette longueur totale ;

• l’algorithme est réversible.

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Méthodes de simulation

Algorithme « Event-Chain Monte-Carlo »

• on choisit un disque et un vecteur déplacement ;• on déplace disque par disque de cette longueur totale ;

• l’algorithme est réversible.

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Méthodes de simulation

Algorithme « Event-Chain Monte-Carlo »

• on choisit un disque et un vecteur déplacement ;• on déplace disque par disque de cette longueur totale ;

• l’algorithme est réversible.

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Méthodes de simulation

Algorithme « Event-Chain Monte-Carlo »

• on choisit un disque et un vecteur déplacement ;• on déplace disque par disque de cette longueur totale ;• l’algorithme est réversible.

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

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Méthodes de simulation

Algorithme « Event-Chain Monte-Carlo »

• on choisit un disque et un vecteur déplacement ;• on déplace disque par disque de cette longueur totale ;• l’algorithme est réversible.

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Méthodes de simulation

Algorithme « Event-Chain Monte-Carlo »

• on choisit un disque et un vecteur déplacement ;• on déplace disque par disque de cette longueur totale ;• l’algorithme est réversible.

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Méthodes de simulation

Algorithme « Event-Chain Monte-Carlo »

• on choisit un disque et un vecteur déplacement ;• on déplace disque par disque de cette longueur totale ;• l’algorithme est réversible.

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Quelle méthode choisir ?

avantages d’un algorithme de dynamique moléculaire :

• « brassage » plus important (mouvement hydrodynamique vs.mouvement diffusif) ;

• systèmes hors-équilibre.désavantage : la complexité de l’algorithme !

• pour calculer le prochain évènement, il faut calculer les tempsde collisions des O(N2) paires, puis prendre le minimum...

• cette version « naïve » est irréalisable pour des systèmes de106 particules.

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

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Quelle méthode choisir ?

avantages d’un algorithme de dynamique moléculaire :• « brassage » plus important (mouvement hydrodynamique vs.mouvement diffusif) ;

• systèmes hors-équilibre.désavantage : la complexité de l’algorithme !

• pour calculer le prochain évènement, il faut calculer les tempsde collisions des O(N2) paires, puis prendre le minimum...

• cette version « naïve » est irréalisable pour des systèmes de106 particules.

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Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Quelle méthode choisir ?

avantages d’un algorithme de dynamique moléculaire :• « brassage » plus important (mouvement hydrodynamique vs.mouvement diffusif) ;

• systèmes hors-équilibre.

désavantage : la complexité de l’algorithme !• pour calculer le prochain évènement, il faut calculer les tempsde collisions des O(N2) paires, puis prendre le minimum...

• cette version « naïve » est irréalisable pour des systèmes de106 particules.

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Quelle méthode choisir ?

avantages d’un algorithme de dynamique moléculaire :• « brassage » plus important (mouvement hydrodynamique vs.mouvement diffusif) ;

• systèmes hors-équilibre.désavantage : la complexité de l’algorithme !

• pour calculer le prochain évènement, il faut calculer les tempsde collisions des O(N2) paires, puis prendre le minimum...

• cette version « naïve » est irréalisable pour des systèmes de106 particules.

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Quelle méthode choisir ?

avantages d’un algorithme de dynamique moléculaire :• « brassage » plus important (mouvement hydrodynamique vs.mouvement diffusif) ;

• systèmes hors-équilibre.désavantage : la complexité de l’algorithme !

• pour calculer le prochain évènement, il faut calculer les tempsde collisions des O(N2) paires, puis prendre le minimum...

• cette version « naïve » est irréalisable pour des systèmes de106 particules.

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Quelle méthode choisir ?

avantages d’un algorithme de dynamique moléculaire :• « brassage » plus important (mouvement hydrodynamique vs.mouvement diffusif) ;

• systèmes hors-équilibre.désavantage : la complexité de l’algorithme !

• pour calculer le prochain évènement, il faut calculer les tempsde collisions des O(N2) paires, puis prendre le minimum...

• cette version « naïve » est irréalisable pour des systèmes de106 particules.

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Implémentation de cases

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Implémentation de cases

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Implémentation de cases

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Implémentation de cases

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Implémentation de cases

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Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Implémentation de cases

• avantage : pour calculer la prochaine collision, on considère leprochain évènement associé à chacune des N sphères et onprend le minimum. Chaque sphère n’a qu’un petit nombre devoisins à considérer (et non plus N) : l’algorithme devient donclinéaire en N !

• difficulté : il faut veiller à mettre à jour la case auquelleappartient une sphere au cours de son déplacement ; on peutdéclencher des évènements à cet effet...

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Implémentation de cases

• avantage : pour calculer la prochaine collision, on considère leprochain évènement associé à chacune des N sphères et onprend le minimum. Chaque sphère n’a qu’un petit nombre devoisins à considérer (et non plus N) : l’algorithme devient donclinéaire en N !

• difficulté : il faut veiller à mettre à jour la case auquelleappartient une sphere au cours de son déplacement ; on peutdéclencher des évènements à cet effet...

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Mémorisation des temps de collision

• quand une collision se produit, seuls les « temps de prochainecollision » des voisins sont susceptibles d’être modifiés.

• si on garde les prochains évènements associé aux sphères, il n’ya qu’une petite partie à recalculer à chaque etape !

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

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Mémorisation des temps de collision

• quand une collision se produit, seuls les « temps de prochainecollision » des voisins sont susceptibles d’être modifiés.

• si on garde les prochains évènements associé aux sphères, il n’ya qu’une petite partie à recalculer à chaque etape !

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Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Mémorisation des temps de collision

• quand une collision se produit, seuls les « temps de prochainecollision » des voisins sont susceptibles d’être modifiés.

• si on garde les prochains évènements associé aux sphères, il n’ya qu’une petite partie à recalculer à chaque etape !

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Mémorisation des temps de collision

• quand une collision se produit, seuls les « temps de prochainecollision » des voisins sont susceptibles d’être modifiés.

• si on garde les prochains évènements associé aux sphères, il n’ya qu’une petite partie à recalculer à chaque etape !

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Utilisation d’une liste de priorité

• à chaque étape, on calcule le minimum de la liste de prochainsévènements...

0.2 , 1 , 5

0.4 , 3 , 4 0.2 , 1 , 5

0.2 , 1 , 5

, ,0.5 4 5

0.6 , 2 , 3 0.5 , 4 , 5

• c’est ce qu’on appelle une liste de priorité !• recherche du minimum en temps logarithmique.

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Utilisation d’une liste de priorité

• à chaque étape, on calcule le minimum de la liste de prochainsévènements...

0.2 , 1 , 5

0.4 , 3 , 4 0.2 , 1 , 5

0.2 , 1 , 5

, ,0.5 4 5

0.6 , 2 , 3 0.5 , 4 , 5

• c’est ce qu’on appelle une liste de priorité !• recherche du minimum en temps logarithmique.

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Utilisation d’une liste de priorité

• à chaque étape, on calcule le minimum de la liste de prochainsévènements...

0.2 , 1 , 5

0.4 , 3 , 4 0.2 , 1 , 5

0.2 , 1 , 5

, ,0.5 4 5

0.6 , 2 , 3 0.5 , 4 , 5

• c’est ce qu’on appelle une liste de priorité !• recherche du minimum en temps logarithmique.

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Distribution des abscisses

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.000

0.001

0.002

0.003

0.004

0.005Monte-CarloEvent-Disks

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0Monte-CarloEvent-Disks

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Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Libre parcours moyen

• si les cases sont grandes devant le libre parcours moyen, onpeut se passer des évènements de collision de cases ;

• libre parcours moyen : l0 = 12√

2Nr;

• distribution exponentielle du libre parcours ;• finalement moins intéressant...

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Libre parcours moyen

• si les cases sont grandes devant le libre parcours moyen, onpeut se passer des évènements de collision de cases ;

• libre parcours moyen : l0 = 12√

2Nr;

• distribution exponentielle du libre parcours ;• finalement moins intéressant...

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Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Libre parcours moyen

• si les cases sont grandes devant le libre parcours moyen, onpeut se passer des évènements de collision de cases ;

• libre parcours moyen : l0 = 12√

2Nr;

• distribution exponentielle du libre parcours ;

• finalement moins intéressant...

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Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Libre parcours moyen

• si les cases sont grandes devant le libre parcours moyen, onpeut se passer des évènements de collision de cases ;

• libre parcours moyen : l0 = 12√

2Nr;

• distribution exponentielle du libre parcours ;• finalement moins intéressant...

Simulation de la dynamique moléculaire des disques durs Maxim Berman

Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Version 1d

• version 1d plus facile à implémenter (pas de cases)

• 50 lignes de codes Python avec une liste de priorité ;• belles figures...

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Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Version 1d

• version 1d plus facile à implémenter (pas de cases)• 50 lignes de codes Python avec une liste de priorité ;

• belles figures...

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Simulations des disques durs Un algorithme de dynamique moléculaire rapide Quelques observations

Version 1d

• version 1d plus facile à implémenter (pas de cases)• 50 lignes de codes Python avec une liste de priorité ;• belles figures...

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