funchspace.m

用Monte-Carlo方法解决二维Ising模型

%时间平均近似能量平均
function [H,H2]=FuncHSpace(sigma,N,N1,N2,beta,preselect)
%调用格式: [H,H2]=FuncHSpace(sigma0 ,N ,N1 ,N2 , beta , preselect)
%输入:     sigma0 - 初始状态
%          N - 取样点的个数
%          N1 - 舍去的初始点的个数
%          N2 - 取样本的距离,就是隔N2个点取一个值
%          beta - 参数.即1/(kT)
%          preselect - 预选方式.1=等可能预选,2=单点变化预选
%输出:     H - 平均能量即＜H(sigma)＞
%          H2 - 能量平方后的平均,即＜H(sigma)^2＞


H=0;
H2=0;
H0=FuncH(sigma);
%舍去前N1个状态
for i=1:N1
    [sigma,H0]=Metropolis(sigma,H0,beta,preselect);
end

%求和
for i=1:N-1
    H=H+H0;
    H2=H2+H0*H0;
    for j=1:N2
        [sigma,H0]=Metropolis(sigma,H0,beta,preselect);
    end
end
H=H+H0;
H2=H2+H0*H0;

%平均
H=H/N;
H2=H2/N;

end