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2023-10-21T15:17:36Z

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Der '''Wolff-Algorithmus''' ist ein [[Monte-Carlo-Algorithmus]] zur Simulation statistischer Prozesse, insbesondere des [[Ising-Modell]]s.

Der Wolff-Algorithmus gehört zu den Cluster-Algorithmen (einem Bereich der [[MCMC-Verfahren]]), die besonders effektiv im Bereich von [[Phasenübergang|Phasenübergängen]] sind. Cluster-Algorithmen benötigen in der Nähe der kritischen Temperatur deutlich weniger Rechenzeit als lokale Algorithmen, da sie der Divergenz der [[Autokorrelation]]szeiten in der Nähe von Phasenübergängen – dem ''critical slowing down'' – entgegenwirken.

Im Gegensatz zu lokalen Algorithmen, wie beispielsweise dem [[Metropolisalgorithmus]], werden beim Wolff-Algorithmus nicht einzelne lokale Updates nacheinander ausgeführt, sondern ganze [[Cluster (Datenanalyse)|Cluster]] auf einmal verändert. Hierdurch werden die gerade in der Nähe der kritischen Temperatur weitreichenden [[Korrelation]]en verkleinert. Für vom kritischen Punkt weit entfernte Simulationen ist der Wolff-Algorithmus als Cluster-Algorithmus jedoch weniger effektiv als lokale Algorithmen.

Entwickelt wurde der Algorithmus 1989 vom deutschen Physiker [[Ulrich Wolff (Physiker)|Ulrich Wolff]], zur Zeit tätig an der [[Humboldt-Universität zu Berlin]].

== Siehe auch ==
* [[Swendsen-Wang-Algorithmus]]

== Literatur ==
*{{Literatur |Autor=U. Wolff |Titel=Collective Monte Carlo Updating for Spin Systems |Sammelwerk=Phys. Rev. Lett. |Band=, 62 |Jahr=1989 |Seiten=361–364}}

* M. E. J. Newman, G. T. Barkema: ''Monte Carlo Methods in Statistical Physics''. Oxford University Press, New York 1999, ISBN 0-19-851797-1.

[[Kategorie:Computerphysik]]

Wolff-Algorithmus - Versionsgeschichte

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