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.DIFFUSION-LIMITED AGGREGATIONOccorre considerare come anche il numero di particelleinserite nel sistema di moto browniano determinicambiamenti nello sviluppo del processo dicrescita. Pur non influenzando la forma finale questoparametro influisce sulla velocità di saturazione dellospazio di simulazione, portando quindi vantaggi intermini di tempi di esecuzione ma svantaggi in terminidi pulizia del risultato e performance di calcolo.La ricerca dell’equilibrio di tale parametro è di fondamentaleimportanza per una corretta simulazione, legataad un range di valori che permettano un corretto sviluppoformale a fronte di tempi di calcolo non elevati.6. Nella pagina a fianco: risultati diprocessi di crescita a termine del cicloiterativo (1000 iterations).Da notare come, variando il numeromassimo di particelle libere generate,si possa agire sull’occupazione spazialedell’agglomerato all’interno diun definito lasso temporale.Oltre all’utilizzo di grandezze stocastiche nel definireil moto dei walkers, si può procedere inserendovariabili di tipo probabilistico all’interno delle relazionitra le particelle in movimento e quelle fisse.Utilizzando infatti una probabilità di attacco, definitaquindi stickiness probability (stickProb), si procedea determinare una caratteristica aleatoria anche nellaprobabilità di aggregazione tra i corpi considerati.In sintesi, associando un numero da 0 a 1 ad ogniwalker e valutando questo numero in riferimento aduna soglia, si determina se la particella sia idonea perfermare il proprio moto o se destinata a continuare lapropria ricerca; ipotizzando una soglia di valore 0.5, laparticella A con valore di stickProb = 0.25 potrà unirsial proprio bersaglio, mentre la particella B con valoredi stickProb = 0.75 continuerà il suo moto randomico.44
.DIFFUSION-LIMITED AGGREGATIONnum_wallkers: 100stuck_particles: 127num_walkers: 200stuck_particles: 291num_walkers: 400stuck_particles: 1321num_walkers: 600stuck_particles: 149745 44
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