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In [1]:



    


using Ising,Gadfly,DataFrames,LaTeXStrings

Modelo de Ising en tres dimensiones

Christian Ladrón de Guevara

Lo primero es crear un ensamble





In [ ]:



    


ensamble = Ensamble((10,10,10),1/2.0)

Ajustar sus parámetros y ejecutar unos pasos, el resultado es un diccionario con los valores de Magnetización total y Energía.





In [49]:



    


ensamble.β=1/2.0
correSweeps(ensamble,800)



    


















    
Out[49]:








Dict{Any,Any} with 2 entries:
  "M" => [972.0,984.0,994.0,996.0,994.0,992.0,994.0,992.0,988.0,986.0,990.0,996…
  "E" => [-2848.0,-2904.0,-2964.0,-2976.0,-2968.0,-2952.0,-2964.0,-2952.0,-2936…

















In [2]:



    


Ls=[8:3:17]
df=Array(Any,length(Ls))
for i in 1:length(Ls)
    resultados = open("resultadosSinCampo"*string(Ls[i])*".serial")
    resultadoDeserializado=deserialize(resultados)
    close(resultados)
    resultadoDiccionario=Dict{ASCIIString,Any}(resultadoDeserializado)
    df[i]=DataFrame(t=resultadoDiccionario["Ts"],M=reshape(resultadoDiccionario["Magnetizaciones"][1,:],length(resultadoDiccionario["Ts"])),
    L=string(resultadoDiccionario["Ls"][1])* "^3")
end
df = vcat(df...);
set_default_plot_size(24cm, 16cm)

Modelo de Ising 3D sin campo Magnético

Prepara muchas ejecuciones, se barren las temperaturas entre 3.5 y 4.7 en pasos de 0.012, para sistemas de tamaños 8x8x8, 11x11x11,14x14x14 y 17x17x17.

De los datos obtenidos de cada simulación se calcula la magnetización por espín y el calor específico





In [3]:



    


elplot=plot(df,x="t",y="M",color="L",Geom.line,Scale.color_discrete,Guide.xlabel("Temperatura"),Guide.ylabel("Magnetización"))



    


















    
Out[3]:









  
    Temperatura
  
  
    1.5
    2.0
    2.5
    3.0
    3.5
    4.0
    4.5
    5.0
    5.5
    6.0
    6.5
    7.0
    2.00
    2.05
    2.10
    2.15
    2.20
    2.25
    2.30
    2.35
    2.40
    2.45
    2.50
    2.55
    2.60
    2.65
    2.70
    2.75
    2.80
    2.85
    2.90
    2.95
    3.00
    3.05
    3.10
    3.15
    3.20
    3.25
    3.30
    3.35
    3.40
    3.45
    3.50
    3.55
    3.60
    3.65
    3.70
    3.75
    3.80
    3.85
    3.90
    3.95
    4.00
    4.05
    4.10
    4.15
    4.20
    4.25
    4.30
    4.35
    4.40
    4.45
    4.50
    4.55
    4.60
    4.65
    4.70
    4.75
    4.80
    4.85
    4.90
    4.95
    5.00
    5.05
    5.10
    5.15
    5.20
    5.25
    5.30
    5.35
    5.40
    5.45
    5.50
    5.55
    5.60
    5.65
    5.70
    5.75
    5.80
    5.85
    5.90
    5.95
    6.00
    6.05
    6.10
    6.15
    6.20
    6.25
    6.30
    6.35
    6.40
    6.45
    6.50
    0
    2
    4
    6
    8
    2.0
    2.1
    2.2
    2.3
    2.4
    2.5
    2.6
    2.7
    2.8
    2.9
    3.0
    3.1
    3.2
    3.3
    3.4
    3.5
    3.6
    3.7
    3.8
    3.9
    4.0
    4.1
    4.2
    4.3
    4.4
    4.5
    4.6
    4.7
    4.8
    4.9
    5.0
    5.1
    5.2
    5.3
    5.4
    5.5
    5.6
    5.7
    5.8
    5.9
    6.0
    6.1
    6.2
    6.3
    6.4
    6.5
  
  
    
      8^3
      11^3
      14^3
      17^3
    
    
      
      
      
      
    
    
      L
    
  
  
    
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
        
        
        
        
      
    
    
      
        
        
      
      
        
      
      
        
      
      
        
        
      
    
  
  
    -1.25
    -1.00
    -0.75
    -0.50
    -0.25
    0.00
    0.25
    0.50
    0.75
    1.00
    1.25
    1.50
    1.75
    2.00
    2.25
    -1.00
    -0.95
    -0.90
    -0.85
    -0.80
    -0.75
    -0.70
    -0.65
    -0.60
    -0.55
    -0.50
    -0.45
    -0.40
    -0.35
    -0.30
    -0.25
    -0.20
    -0.15
    -0.10
    -0.05
    0.00
    0.05
    0.10
    0.15
    0.20
    0.25
    0.30
    0.35
    0.40
    0.45
    0.50
    0.55
    0.60
    0.65
    0.70
    0.75
    0.80
    0.85
    0.90
    0.95
    1.00
    1.05
    1.10
    1.15
    1.20
    1.25
    1.30
    1.35
    1.40
    1.45
    1.50
    1.55
    1.60
    1.65
    1.70
    1.75
    1.80
    1.85
    1.90
    1.95
    2.00
    -1
    0
    1
    2
    -1.0
    -0.9
    -0.8
    -0.7
    -0.6
    -0.5
    -0.4
    -0.3
    -0.2
    -0.1
    0.0
    0.1
    0.2
    0.3
    0.4
    0.5
    0.6
    0.7
    0.8
    0.9
    1.0
    1.1
    1.2
    1.3
    1.4
    1.5
    1.6
    1.7
    1.8
    1.9
    2.0
  
  
    Magnetización
  



  





















In [4]:



    


Ls=[8:3:17]
df=Array(Any,length(Ls))
for i in 1:length(Ls)
    resultados = open("resultadosSinCampo"*string(Ls[i])*".serial")
    resultadoDeserializado=deserialize(resultados)
    close(resultados)
    resultadoDiccionario=Dict{ASCIIString,Any}(resultadoDeserializado)
    df[i]=DataFrame(t=resultadoDiccionario["Ts"],M=reshape(resultadoDiccionario["calores"][1,:],length(resultadoDiccionario["Ts"])),
    L=string(resultadoDiccionario["Ls"][1])* "^3")
end
df = vcat(df...);



    











In [5]:



    


elplot=plot(df,x="t",y="M",color="L",Geom.line,Scale.color_discrete,Guide.xlabel("Temperatura"),Guide.ylabel("Calor específico"))



    


















    
Out[5]:









  
    Temperatura
  
  
    1.5
    2.0
    2.5
    3.0
    3.5
    4.0
    4.5
    5.0
    5.5
    6.0
    6.5
    7.0
    2.00
    2.05
    2.10
    2.15
    2.20
    2.25
    2.30
    2.35
    2.40
    2.45
    2.50
    2.55
    2.60
    2.65
    2.70
    2.75
    2.80
    2.85
    2.90
    2.95
    3.00
    3.05
    3.10
    3.15
    3.20
    3.25
    3.30
    3.35
    3.40
    3.45
    3.50
    3.55
    3.60
    3.65
    3.70
    3.75
    3.80
    3.85
    3.90
    3.95
    4.00
    4.05
    4.10
    4.15
    4.20
    4.25
    4.30
    4.35
    4.40
    4.45
    4.50
    4.55
    4.60
    4.65
    4.70
    4.75
    4.80
    4.85
    4.90
    4.95
    5.00
    5.05
    5.10
    5.15
    5.20
    5.25
    5.30
    5.35
    5.40
    5.45
    5.50
    5.55
    5.60
    5.65
    5.70
    5.75
    5.80
    5.85
    5.90
    5.95
    6.00
    6.05
    6.10
    6.15
    6.20
    6.25
    6.30
    6.35
    6.40
    6.45
    6.50
    0
    2
    4
    6
    8
    2.0
    2.1
    2.2
    2.3
    2.4
    2.5
    2.6
    2.7
    2.8
    2.9
    3.0
    3.1
    3.2
    3.3
    3.4
    3.5
    3.6
    3.7
    3.8
    3.9
    4.0
    4.1
    4.2
    4.3
    4.4
    4.5
    4.6
    4.7
    4.8
    4.9
    5.0
    5.1
    5.2
    5.3
    5.4
    5.5
    5.6
    5.7
    5.8
    5.9
    6.0
    6.1
    6.2
    6.3
    6.4
    6.5
  
  
    
      8^3
      11^3
      14^3
      17^3
    
    
      
      
      
      
    
    
      L
    
  
  
    
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
        
        
        
        
      
    
    
      
        
        
      
      
        
      
      
        
      
      
        
        
      
    
  
  
    -3.0
    -2.5
    -2.0
    -1.5
    -1.0
    -0.5
    0.0
    0.5
    1.0
    1.5
    2.0
    2.5
    3.0
    3.5
    4.0
    4.5
    5.0
    5.5
    -2.5
    -2.4
    -2.3
    -2.2
    -2.1
    -2.0
    -1.9
    -1.8
    -1.7
    -1.6
    -1.5
    -1.4
    -1.3
    -1.2
    -1.1
    -1.0
    -0.9
    -0.8
    -0.7
    -0.6
    -0.5
    -0.4
    -0.3
    -0.2
    -0.1
    0.0
    0.1
    0.2
    0.3
    0.4
    0.5
    0.6
    0.7
    0.8
    0.9
    1.0
    1.1
    1.2
    1.3
    1.4
    1.5
    1.6
    1.7
    1.8
    1.9
    2.0
    2.1
    2.2
    2.3
    2.4
    2.5
    2.6
    2.7
    2.8
    2.9
    3.0
    3.1
    3.2
    3.3
    3.4
    3.5
    3.6
    3.7
    3.8
    3.9
    4.0
    4.1
    4.2
    4.3
    4.4
    4.5
    4.6
    4.7
    4.8
    4.9
    5.0
    -2.5
    0.0
    2.5
    5.0
    -2.6
    -2.4
    -2.2
    -2.0
    -1.8
    -1.6
    -1.4
    -1.2
    -1.0
    -0.8
    -0.6
    -0.4
    -0.2
    0.0
    0.2
    0.4
    0.6
    0.8
    1.0
    1.2
    1.4
    1.6
    1.8
    2.0
    2.2
    2.4
    2.6
    2.8
    3.0
    3.2
    3.4
    3.6
    3.8
    4.0
    4.2
    4.4
    4.6
    4.8
    5.0
  
  
    Calor específico

Modelo de Ising 3D con campo Magnético

Prepara muchas ejecuciones, se barren las temperaturas entre 2.0 y 8.0 en pasos de 0.4, para sistemas de tamaños 5x5x5,9x9x9,13x13x13 y 17x17x17.

Se define el valor de el campo magnético en el campo H del objeto tipo Ensamble

De los datos obtenidos de cada simulación se calcula la magnetización por espín y el calor específico





In [6]:



    


m = open("resultadosConCampo.serial")
n=deserialize(m)
close(m)
d=Dict{ASCIIString,Any}(n)
df=Array(Any,length(d["Ls"]))
for i in 1:length(d["Ls"])
    df[i]=DataFrame(t=d["Ts"],M=reshape(d["Magnetizaciones"][i,:],length(d["Ts"])),L=d["Ls"][i])
end
df = vcat(df...);



    











In [7]:



    


elplot=plot(df,x="t",y="M",color="L",Geom.line,Scale.color_discrete,Guide.xlabel("Temperatura"),Guide.ylabel("Magnetización"))



    


















    
Out[7]:









  
    Temperatura
  
  
    -15
    -10
    -5
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    -10.0
    -9.5
    -9.0
    -8.5
    -8.0
    -7.5
    -7.0
    -6.5
    -6.0
    -5.5
    -5.0
    -4.5
    -4.0
    -3.5
    -3.0
    -2.5
    -2.0
    -1.5
    -1.0
    -0.5
    0.0
    0.5
    1.0
    1.5
    2.0
    2.5
    3.0
    3.5
    4.0
    4.5
    5.0
    5.5
    6.0
    6.5
    7.0
    7.5
    8.0
    8.5
    9.0
    9.5
    10.0
    10.5
    11.0
    11.5
    12.0
    12.5
    13.0
    13.5
    14.0
    14.5
    15.0
    15.5
    16.0
    16.5
    17.0
    17.5
    18.0
    18.5
    19.0
    19.5
    20.0
    -10
    0
    10
    20
    -10
    -9
    -8
    -7
    -6
    -5
    -4
    -3
    -2
    -1
    0
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
  
  
    
      5
      9
      13
      17
    
    
      
      
      
      
    
    
      L
    
  
  
    
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
        
        
        
        
      
    
    
      
        
        
      
      
        
      
      
        
      
      
        
        
      
    
  
  
    -1.25
    -1.00
    -0.75
    -0.50
    -0.25
    0.00
    0.25
    0.50
    0.75
    1.00
    1.25
    1.50
    1.75
    2.00
    2.25
    -1.00
    -0.95
    -0.90
    -0.85
    -0.80
    -0.75
    -0.70
    -0.65
    -0.60
    -0.55
    -0.50
    -0.45
    -0.40
    -0.35
    -0.30
    -0.25
    -0.20
    -0.15
    -0.10
    -0.05
    0.00
    0.05
    0.10
    0.15
    0.20
    0.25
    0.30
    0.35
    0.40
    0.45
    0.50
    0.55
    0.60
    0.65
    0.70
    0.75
    0.80
    0.85
    0.90
    0.95
    1.00
    1.05
    1.10
    1.15
    1.20
    1.25
    1.30
    1.35
    1.40
    1.45
    1.50
    1.55
    1.60
    1.65
    1.70
    1.75
    1.80
    1.85
    1.90
    1.95
    2.00
    -1
    0
    1
    2
    -1.0
    -0.9
    -0.8
    -0.7
    -0.6
    -0.5
    -0.4
    -0.3
    -0.2
    -0.1
    0.0
    0.1
    0.2
    0.3
    0.4
    0.5
    0.6
    0.7
    0.8
    0.9
    1.0
    1.1
    1.2
    1.3
    1.4
    1.5
    1.6
    1.7
    1.8
    1.9
    2.0
  
  
    Magnetización
  



  





















In [8]:



    


m = open("resultadosConCampo.serial")
n=deserialize(m)
close(m)
d=Dict{ASCIIString,Any}(n)
df=Array(Any,length(d["Ls"]))
for i in 1:length(d["Ls"])
    df[i]=DataFrame(t=d["Ts"],M=reshape(d["calores"][i,:],length(d["Ts"])),L=d["Ls"][i])
end
df = vcat(df...);



    











In [9]:



    


elplot=plot(df,x="t",y="M",color="L",Geom.line,Scale.color_discrete,Guide.xlabel("Temperatura"),Guide.ylabel("Calor específico"))



    


















    
Out[9]:









  
    Temperatura
  
  
    -15
    -10
    -5
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    -10.0
    -9.5
    -9.0
    -8.5
    -8.0
    -7.5
    -7.0
    -6.5
    -6.0
    -5.5
    -5.0
    -4.5
    -4.0
    -3.5
    -3.0
    -2.5
    -2.0
    -1.5
    -1.0
    -0.5
    0.0
    0.5
    1.0
    1.5
    2.0
    2.5
    3.0
    3.5
    4.0
    4.5
    5.0
    5.5
    6.0
    6.5
    7.0
    7.5
    8.0
    8.5
    9.0
    9.5
    10.0
    10.5
    11.0
    11.5
    12.0
    12.5
    13.0
    13.5
    14.0
    14.5
    15.0
    15.5
    16.0
    16.5
    17.0
    17.5
    18.0
    18.5
    19.0
    19.5
    20.0
    -10
    0
    10
    20
    -10
    -9
    -8
    -7
    -6
    -5
    -4
    -3
    -2
    -1
    0
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
  
  
    
      5
      9
      13
      17
    
    
      
      
      
      
    
    
      L
    
  
  
    
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
        
        
        
        
      
    
    
      
        
        
      
      
        
      
      
        
      
      
        
        
      
    
  
  
    -1.5
    -1.0
    -0.5
    0.0
    0.5
    1.0
    1.5
    2.0
    2.5
    -1.00
    -0.95
    -0.90
    -0.85
    -0.80
    -0.75
    -0.70
    -0.65
    -0.60
    -0.55
    -0.50
    -0.45
    -0.40
    -0.35
    -0.30
    -0.25
    -0.20
    -0.15
    -0.10
    -0.05
    0.00
    0.05
    0.10
    0.15
    0.20
    0.25
    0.30
    0.35
    0.40
    0.45
    0.50
    0.55
    0.60
    0.65
    0.70
    0.75
    0.80
    0.85
    0.90
    0.95
    1.00
    1.05
    1.10
    1.15
    1.20
    1.25
    1.30
    1.35
    1.40
    1.45
    1.50
    1.55
    1.60
    1.65
    1.70
    1.75
    1.80
    1.85
    1.90
    1.95
    2.00
    -1
    0
    1
    2
    -1.0
    -0.9
    -0.8
    -0.7
    -0.6
    -0.5
    -0.4
    -0.3
    -0.2
    -0.1
    0.0
    0.1
    0.2
    0.3
    0.4
    0.5
    0.6
    0.7
    0.8
    0.9
    1.0
    1.1
    1.2
    1.3
    1.4
    1.5
    1.6
    1.7
    1.8
    1.9
    2.0
  
  
    Calor específico

Magnetización vs Sweeps





In [10]:



    


ensamble = Ensamble((10,10,10),0.5)
Hs = 1.05:0.075:1.65
sweeps = 900
ensamble.β = 0.5
function magnetos(ensamble::Ensamble,Hs::Array{Float64},sweeps::Integer)
    Ms = zeros(length(Hs),int(sweeps/10))
  for H in 1:length(Hs)
        ensamble.H = Hs[H]
        ensamble.configuración = -1 * ones(17,17,17)
      for i in 1:sweeps/10
            Ms[H,i] = magnetizaciónensamble(ensamble)/length(ensamble.configuración)
            correSweeps(ensamble,10)
      end
  end
    return Ms
end
Ms = magnetos(ensamble,[Hs],sweeps)
dfs = DataFrame[]
for i in 1:size(Ms)[1]
    df = DataFrame(sweeps=[10*(1:size(Ms)[2])],M=reshape(Ms[i,:],size(Ms)[2]),H=Hs[i])
    push!(dfs,df)
end
datos = vcat(dfs);



    











In [11]:



    


plot(datos,x="sweeps",y="M",color="H",Geom.line,Scale.color_discrete)



    


















    
Out[11]:









  
    sweeps
  
  
    -1500
    -1000
    -500
    0
    500
    1000
    1500
    2000
    2500
    -1000
    -950
    -900
    -850
    -800
    -750
    -700
    -650
    -600
    -550
    -500
    -450
    -400
    -350
    -300
    -250
    -200
    -150
    -100
    -50
    0
    50
    100
    150
    200
    250
    300
    350
    400
    450
    500
    550
    600
    650
    700
    750
    800
    850
    900
    950
    1000
    1050
    1100
    1150
    1200
    1250
    1300
    1350
    1400
    1450
    1500
    1550
    1600
    1650
    1700
    1750
    1800
    1850
    1900
    1950
    2000
    -1000
    0
    1000
    2000
    -1000
    -900
    -800
    -700
    -600
    -500
    -400
    -300
    -200
    -100
    0
    100
    200
    300
    400
    500
    600
    700
    800
    900
    1000
    1100
    1200
    1300
    1400
    1500
    1600
    1700
    1800
    1900
    2000
  
  
    
      1.05
      1.125
      1.2
      1.275
      1.35
      1.425
      1.5
      1.575
      1.65
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      H
    
  
  
    
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
        
        
        
        
        
        
        
        
        
      
    
    
      
        
        
      
      
        
      
      
        
      
      
        
        
      
    
  
  
    -3.5
    -3.0
    -2.5
    -2.0
    -1.5
    -1.0
    -0.5
    0.0
    0.5
    1.0
    1.5
    2.0
    2.5
    3.0
    3.5
    -3.0
    -2.9
    -2.8
    -2.7
    -2.6
    -2.5
    -2.4
    -2.3
    -2.2
    -2.1
    -2.0
    -1.9
    -1.8
    -1.7
    -1.6
    -1.5
    -1.4
    -1.3
    -1.2
    -1.1
    -1.0
    -0.9
    -0.8
    -0.7
    -0.6
    -0.5
    -0.4
    -0.3
    -0.2
    -0.1
    0.0
    0.1
    0.2
    0.3
    0.4
    0.5
    0.6
    0.7
    0.8
    0.9
    1.0
    1.1
    1.2
    1.3
    1.4
    1.5
    1.6
    1.7
    1.8
    1.9
    2.0
    2.1
    2.2
    2.3
    2.4
    2.5
    2.6
    2.7
    2.8
    2.9
    3.0
    -4
    -2
    0
    2
    4
    -3.0
    -2.8
    -2.6
    -2.4
    -2.2
    -2.0
    -1.8
    -1.6
    -1.4
    -1.2
    -1.0
    -0.8
    -0.6
    -0.4
    -0.2
    0.0
    0.2
    0.4
    0.6
    0.8
    1.0
    1.2
    1.4
    1.6
    1.8
    2.0
    2.2
    2.4
    2.6
    2.8
    3.0
  
  
    M

Visualización 3D





In [ ]:



    


a = Ensamble((17,17,17),0.5)
a.H=1.3
a.configuración= -1*ones(17,17,17);
microestado=reshape(a.configuración,length(a.configuración));
ar = open("pruebasAnima.dat","w")
for i in 1:370
    correSweeps(a,1)
    write(ar,string(microestado))
    write(ar,'\n')
end
close(ar)
#Para crear el video se ejecuta
#python cubo.py
#rm imagenesVideo/Ising3D.webm
#ffmpeg -framerate 5 -i imagenesVideo/frame%06d.png -c:v libvpx imagenesVideo/Ising3D.webm



    











In [12]:



    


vid = open("imagenesVideo/Ising3D.webm","r")
vide = readbytes(vid)
vide64=base64(vide)
close(vid)

Simulación de un sistema de 17$^3$ con un campo H=1.35





In [13]:



    


display("text/html","<video controls> <source type=\"video/webm\" src=\"data:video/webm;base64,"*string(vide64)*"\"> </video>")

https://github.com/christianladron/

Content source: christianladron/Ising.jl

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