= 多粒子系のシミュレーション =

<<TableOfContents>>

== 目的 ==

== コード ==
github/tkono17/labpp/PSystemにPythonのコードがある。
{{{
git clone https://github.com/tkono17/labpp.git
}}}

|| '''ファイル''' || '''内容''' ||
|| python/dss.py || 粒子系のシミュレーション（粒子と境界、時間発展） ||
|| python/dsgui.py || 結果を表示するためのGUI |||
|| scripts/runds1.py || 粒子系を設定して実行するためのプログラム ||

== シミュレーションの設定と拡張 ==
python/dss.pyの中のSystemConfigクラスに、設定できるパラメータがある。ここで、生成する粒子の種類や個数等を設定できる。
現状では円形の自由粒子が、弾性衝突をするという状況しか計算していない。(workdirのなかでemacs labpp/PSystem/scripts/runds1.pyのなかで粒子の種類、個数みれる)

粒子にはたらく力や複雑な境界を定義したければPSystemクラスを拡張する必要がある。

== ソフトウェアの導入方法 ==
作業用のディレクトリを作る。以下では、このディレクトリを<WORKDIR>と呼ぶことにする。
実際には、自分が好きなディレクトリ名を決めて以下の<WORKDIR>の部分はその名前で置き換えること。
{{{
cd <WORKDIR>
git clone https://github.com/tkono17/labpp.git
mkdir build sw
cat > setup.sh <<EOF
export SWDIR=<WORKDIR>/sw
export PATH=${SWDIR}/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=${SWDIR}/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
export PYTHONPATH=${SWDIR}/python:${PYTHONPATH}
EOF
cd build
cmake ../labpp/PSystem
make install
}}}
これをやった後には、<WORKDIR>の下にsw, build, labpp, setup.shといったディレクトリやファイルができているはずである。

新しくターミナルをシェルを立ち上げて作業を開始前に以下を実行する。
{{{
cd <WORKDIR>
source ./setup.sh
}}}

このソフトウェアはpythonなのでコンパイルは不要であるが、必要なファイルを<WORKDIR>/swの下にインストールするために
{{{
cd <WORKDIR>/build
make install
}}}
を実行する。これでプログラムを走らせる環境が整う。

一度ログアウトした後で再度ログインした場合には、いつものように環境設定のために以下を実行する。
{{{
cd <WORKDIR>
source setup.sh
}}}

プログラムを実行するには
{{{
source setup.sh
cd <WORKDIR>/run
runds1.py
}}}
を実行する。すると、以下のようなウィンドウが新しく立ち上がるはずである。
{{attachment:dsgui.png||width=600}}

Initialize -> Start -> Stop -> Quitが一連の流れになる。
|| '''ボタン''' || '''内容''' ||
|| Initialize || 初期状態の生成 ||
|| Start || 系の時間発展 ||
|| Stop || 時間発展の停止 ||
|| Quit || プログラムの終了 ||

== データファイルの解析 ==
シミュレーションを実行するとjson形式のデータファイルが生成される。Jsonファイルはデータを木構造で表現したもので、階層的なデータ構造を表現するのに便利である。ファイルの中のデータにアクセルするには、例えばPythonでは以下のようにする。
{{{
python3
import json
f = open('dss.json', 'r')
data = json.load(f)
data['events'][2]['balls'][1]['momentum']
}}}
上のコードでは、(1)jsonライブラリのインポート、(2)dss.jsonという名前のファイルを開く、(3)ファイル内のjsonデータを読み込んでdataに代入、(4)時刻[2]のときのボール[1]の運動量というデータにアクセスする、ということをやっている。

このデータを使って、より詳細なデータ解析をするためには、Json形式（木構造）によるデータ構造、その中の特定のデータにアクセスする方法に慣れる必要がある。


== 課題 ==
シミュレーションを実行するとdss.jsonというファイルが生成される。これは各時刻における粒子の位置、運動量を記録したものである。
この出力結果を元に解析をする。何を調べるかはこれから考える。

 1. 各時刻で系の全エネルギーを計算して、その時間発展を調べる。(エネルギー保存も調べる)
  * 弾性衝突のみなら、エネルギーは保存するはずである。保存しない場合は数値的な不安定性がある可能性がる。
 1. 他にも系を特徴づける量を考えて、その量を計算して時間発展を調べる。
  * 個々の粒子のエネルギー、運動量、密度等。ボルツマン分布に従うようになるか。
 1. 質量の異なる2種類の粒子を入れるとどうなるか、系に存在する粒子の個数を変えるとどうなるか。

さらにシミュレーションの内容を発展させるためには、系の運動法則を変えてみる。
 1. 重力場中でシミュレーションをさせる。
  * 最後は全部下に集まって停止する？
 1. 壁で反射する度に、エネルギーを増減させる（熱浴との接触）。
  * 下から熱して、上で冷ますと対流のような現象が起きるか。
 1. 粒子間にポテンシャルを導入する。1/r^2型、Lennard-Jonnes型ポテンシャル等。ポテンシャルの到達距離または密度を変えてみる。
  * いわゆる分子動力学のようなもの。気体っぽい性質や液体っぽい性質が現れるか。