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Búsqueda de $\pm 2 \pi$ defectos en 2-D de celosía nemático de simulación

Estoy trabajando en una simulación de Monte Carlo de dos dimensiones nemático sistema (XY-como modelo, incluso con orden de polinomio de Legendre de las interacciones, de tal manera que el director ángulo de $\theta$ obedece a $\theta \equiv \theta \pm 2 \pi$ -- yo uso $\theta \le \theta \lt \pi$), y una de las cosas que yo quiero hacer es encontrar defectos topológico. Para $\pm \pi$ defectos, esto es tan sencillo como calcular la liquidación del ángulo en una de 4 celdas de bucle, es decir, que va alrededor del bucle en una dirección fija y el cálculo de la diferencia en el director ángulo de $\theta$ entre cada par de celdas, sumar/restar $\pi$ cuando sea necesario para garantizar la $\lvert \Delta \theta \rvert \le \frac{\pi}{2}$ por cada par.

Obviamente, este algoritmo no encuentra defectos donde el devanado ángulo es $\pm 2 \pi$ (por ejemplo, los vórtices), a menos que cada par tiene un ángulo relativo de exactamente $\frac{\pi}{2}$ o $\frac{-\pi}{2}$. Así que mi pregunta es, alguien me puede ayudar a encontrar un algoritmo confiable para encontrar estos $\pm 2 \pi$ defectos? (La mayoría de la literatura que he encontrado se relaciona con el 3D caso, donde $\pm 2 \pi$ defectos son raramente considerados debido a que son inestables en 3-D de todos modos.)

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David Bar Moshe Puntos 14259

El director (que viven en $\mathbb{R}P^1$ )sólo se da solo modulo el intervalo de$ [-\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2} ]$ , sin embargo la liquidación número tiene que ser calculadas de acuerdo a el universal que cubre el espacio de $\mathbb{R}$.

La misma situación ocurre para $S^1$ parametrizadas por $[-\pi, \pi]$, pero el devanado de ángulos puede ser arbitraria múltiplos enteros de $2 \pi$. Así, con el fin de calcular la liquidación de los números, necesitamos utilizar un liso de sección en el universal que cubre paquete.

Para $S^1$, esta sección se llama "El desembalaje de la función", que es también el nombre del algoritmo. El archivo adjunto muestra cómo aplicar esta función con Matlab ejemplos.

Una simple modificación de la desenvolver algoritmo puede ser utilizado para $\mathbb{R}P^1$, sólo hay que multiplicar el director de la $2$, (con el fin de obtener una aparentemente $S^1$ parámetro), desenvolver los resultados, y luego dividir por $2$.

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