Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz
Volltext zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-312203
Kelling, Jeffrey
Gemming, Sibylle ; Weigel, Martin (Gutachter)
Efficient Parallel Monte-Carlo Simulations for Large-Scale Studies of Surface Growth Processes
Kurzfassung in deutsch
Gitter-Monte-Carlo-Methoden werden zur Untersuchung von Systemen wie Oberflächenwachstum, Spinsystemen oder gemischten Feststoffen verwendet, welche fern eines Gleichgewichtes bleiben oder zu einem streben. Die Anwendungen reichen von der Bestimmung universellen Wachstums- und Alterungsverhaltens hin zu konkreten Systemen, in denen die Reifung von Nanokompositmaterialien oder die Selbstorganisation von funktionalen Nanostrukturen von Interesse sind. In solchenStudien müssen große Systemen über lange Zeiträume betrachtet werden, um Strukturwachstum über mehrere Größenordnungen zu erlauben. Dies erfordert massivparallele Simulationen.
Diese Arbeit adressiert das Problem, dass parallele Verarbeitung Korrelationen in Monte-Carlo-Updates verursachen und entwickelt eine praktisch korrelationsfreie Domänenzerlegungsmethode, um es zu lösen. Der Einfluss von Korrelationen auf Skalierungs- und dynamische Eigenschaften von Oberflächenwachtums- sowie verwandten Gittergassystemen wird weitergehend durch den Vergleich von Ergebnissen aus korrelationsfreien und intrinsisch korrelierten Simulationen mit einem stochastischen zellulären Automaten untersucht. Effiziente massiv parallele Implementationen auf Grafikkarten wurden entwickelt, welche großskalige Simulationen und damit präzedenzlos genaue Ergebnisse ermöglichen.
Das primäre Studienobjekt ist das (2 + 1)-dimensionale Kardar–Parisi–Zhang- Oberflächenwachstum, welches durch ein Dimer-Gittergas und das Kim-Kosterlitz-Modell simuliert wird. Durch massive Simulationen werden Thesen über Wachstums-, Autokorrelations- und Antworteigenschaften getestet und neue, präzise numerische Vorhersagen zu einigen universellen Parametern getroffen.
Kurzfassung in englisch
Lattice Monte Carlo methods are used to investigate far from and out-of-equilibrium systems, including surface growth, spin systems and solid mixtures. Applications range from the determination of universal growth or aging behaviors to palpable systems, where coarsening of nanocomposites or self-organization of functional nanostructures are of interest. Such studies require observations of large systems over long times scales, to allow structures to grow over orders of magnitude, which necessitates massively parallel simulations.This work addresses the problem of parallel processing introducing correlations in Monte Carlo updates and proposes a virtually correlation-free domain decomposition scheme to solve it. The effect of correlations on scaling and dynamical properties of surface growth systems and related lattice gases is investigated further by comparing results obtained by correlation-free and intrinsically correlated but highly efficient simulations using a stochastic cellular automaton (SCA). Efficient massively parallel
implementations on graphics processing units (GPUs) were developed, which enable large-scale simulations leading to unprecedented precision in the final results.
The primary subject of study is the Kardar–Parisi–Zhang (KPZ) surface growth in (2 + 1) dimensions, which is simulated using a dimer lattice gas and the restricted solid-on-solid model (RSOS) model. Using extensive simulations, conjectures regard- ing growth, autocorrelation and autoresponse properties are tested and new precise numerical predictions for several universal parameters are made.
| Universität: | Technische Universität Chemnitz | |
| Institut: | Professur Skalenübergreifende Modellierung von Materialien und Materialverbünden unter externen Einflussfaktoren | |
| Fakultät: | Fakultät für Naturwissenschaften | |
| Dokumentart: | Dissertation | |
| Betreuer: | Gemming, Sibylle (Prof. Dr.) | |
| URL/URN: | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-312203 | |
| SWD-Schlagwörter: | Partikelabscheidung , Alterung , KPZ-Gleichung , Gittergas , Paralleles Programm | |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): | Gitter-Monte-Carlo-Simulation , Oberfächenwachstum , Domänenzerlegung , GPU | |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | lattice Monte Carlo , surface growth , ballistic deposition , physical aging , Kardar–Parisi–Zhang-equation , lattice gas , parallel processing , domain decomposition , GPU | |
| DDC-Sachgruppe: | Physik | |
| Tag der mündlichen Prüfung | 13.04.2018 |
