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Clase: Dissertação
Título : Implementações sequencial e paralela de um novo algoritmo para a simulação de elementos e compostos magnéticos
Autor(es): Campos, Alessandra Matos
Orientador: Lobosco, Marcelo
Co-orientador: Vieira, Marcelo Bernardes
Co-orientador: Dantas, Socrates de Oliveira
Miembros Examinadores: Coluci, Vitor Rafael
Resumo: O fenômeno magnético é amplamente utilizado nos mais diversos dispositivos eletrônicos, de armazenamento de dados e de telecomunicações, dentre outros. O entendimento deste fenômeno é portanto de grande importância para dar suporte ao aperfeiçoamento e desenvolvimento de novas tecnologias. Uma das formas de melhorar a compreensão do fenômeno magnético é estudá-lo em escala atômica. Quando os átomos magnéticos se aproximam, interagem magneticamente, mesmo que submetidos a um campo magnético externo, e podem formar estruturas em escala nanométrica. Programas computacionais podem ser desenvolvidos com o objetivo de simular o comportamento de tais estruturas. Tais simuladores podem facilitar o estudo do magnetismo em escala nanométrica porque podem prover informações detalhadas sobre este fenômeno. Cientistas podem usar um simulador para criar e/ou modificar diferentes propriedades físicas de um sistema magnético; dados numéricos e visuais gerados pelo simulador podem ajudar na compreensão dos processos físicos associados com os fenômenos magnéticos. Entretanto, a execução de tais simulações é computacionalmente cara. A interação entre átomos ocorre de forma similar ao problema dos N corpos. Sua complexidade nos algoritmos tradicionais é O(N2), onde N é o número de spins, ou átomos, sendo simulados no sistema. Neste trabalho propomos um novo algoritmo capaz de reduzir substancialmente este custo computacional, o que permite que uma grande quantidade de spins possa ser simulada. Adicionalmente ferramentas e ambientes de computação paralela são empregados para que os custos em termos de tempo de computação possam ser ainda mais reduzidos.
Resumen : The magnetic phenomena are widely used in many devices, such as electronic, data storage and telecommunications devices. The understanding of this phenomenon is therefore of great interest to support the improvement and development of new technologies. To better understand the magnetic phenomena, it is essential to study interactions at nano scale. When magnetic atoms are brought together they interact magnetically, even with an external magnetic field, and can form structures at nanoscale. Special design computer programs can be developed to simulate this interaction. Such simulators can facilitate the study of magnetism in nanometer scale because they can provide detailed information about this phenomenon. Scientists may use a simulator to create and/or modify different physical properties of a magnetic system; visual and numerical data generated by the simulator can help to understand the physical processes associated with the magnetic phenomenon. However, there is a natural high complexity in the numerical solution of physical models. The interaction between spins occurs in a similar way to the classical n-body problem. The complexity of this problem is O(N2), where N is the number of spins or atoms in the system. In this work we propose a new algorithm that can substantially reduce the computational cost, and allows the simulation of a large number of spins. Besides, tools and environments for high-performance computing are used so that the costs of computation time may be further reduced.
Palabras clave : Física computacional
Modelo de Spins de Heisenberg
Avaliação de desempenho
Computação de alto desempenho
Computational Physics
Heisenberg Spins Model
Performance Evaluation
High Performance Computing
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Clase de Acesso: Acesso Aberto
URI : https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3543
Fecha de publicación : 25-feb-2011
Aparece en las colecciones: Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações)



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