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+.ipynb_checkpoints/
+__pycache__/

main.py

+import numpy as np
+from timeit import default_timer as timer
+
+#from parameters import *
+from observables import *
+#from metropolis import *
+from sampling import *
+
+T = np.linspace(t_min, t_max, nt)
+Ns = np.array(Ns)
+
+for N in Ns:
+    
+    start = timer()
+    result = finite_ising(N,mcSteps,eqSteps,T)
+    end = timer()
+    
+    print('Time the code takes to run for a lattice sice of  ' + str(N)  + ': ' + str((end - start) / 60) + ' minutes.')
+    
+    np.savetxt("data/data_ising_" + str(N) + ".csv" , result.T, delimiter=",")    
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metropolis.py

+import numpy as np
+
+def pi_0(N):
+    Pi_0 = 2*np.random.randint(2 , size = (N,N)) - 1
+    return Pi_0
+
+def MC_metropolis(arreglo, beta, N):
+    for i in range(0, 2 * N**2):
+        a, b = np.random.randint(0,N), np.random.randint(0,N)
+        rand_spin = arreglo[a, b]
+        vecinos = arreglo[(a+1)%N, b] + arreglo[a, (b+1)%N] + arreglo[(a-1)%N, b] + arreglo[a, (b-1)%N]
+        delta_energia = 2 * rand_spin * vecinos
+        if delta_energia < 0:
+            arreglo[a,b] *= -1
+        elif np.random.uniform(0,1) < np.exp(-delta_energia*beta):
+            arreglo[a,b] *= -1
+    return arreglo
\ No newline at end of file

observables.py

+import numpy as np
+
+def energia(arreglo, N):
+    energia = 0
+    for i in range(0,N):
+        for j in range(0,N):
+            spin = arreglo[i,j]
+            vecinos = arreglo[(i+1)%N, j] + arreglo[i, (j+1)%N] + arreglo[(i-1)%N, j] + arreglo[i, (j-1)%N]
+            energia += - spin * vecinos
+    return energia / 2
+
+def magnetizacion(arreglo):
+    magnetizacion = np.sum(arreglo)
+    return abs(magnetizacion)
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parameters.py

+t_min = 1.0 
+t_max = 7.0
+nt = 100
+eqSteps = 100000
+mcSteps = 10000
+Ns = [5, 10, 20, 30]
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sampling.py

+import numpy as np
+
+from parameters import *
+from observables import *
+from metropolis import *
+
+def finite_ising(N,mcSteps,eqSteps,T):
+    
+    nt = len(T)
+    E,M,C,X,U = np.zeros(nt), np.zeros(nt), np.zeros(nt), np.zeros(nt), np.zeros(nt)#, np.zeros(nt)
+    N2 = N*N
+
+    for t in range(nt):
+        E1 = M1 = E2 = M2 = M4 = 0
+        beta = 1.0/T[t]
+        arreglo = pi_0(N)
+        
+        if t > 1.5 and t < 4.5:
+            eqSteps_p = 5*eqSteps
+            for i in range(eqSteps_p):   # esto es supuestamente para llevarlo al equilibrio
+                arreglo = MC_metropolis(arreglo, beta, N)
+                #magn = magnetizacion(arreglo)
+                #energ = energia(arreglo)
+                #full_M.append(magn/N2)
+                #full_E.append(energ)
+        else:
+            for i in range(eqSteps):   # esto es supuestamente para llevarlo al equilibrio
+                arreglo = MC_metropolis(arreglo, beta, N)
+                #magn = magnetizacion(arreglo)
+                #energ = energia(arreglo)
+                #full_M.append(magn/N2)
+                #full_E.append(energ)
+                
+        for i in range(mcSteps):   # y aquí supuestamente el sistema se está desenvolviendo en el equilibrio
+            arreglo = MC_metropolis(arreglo,beta, N)
+            energ = energia(arreglo, N)
+            magn = magnetizacion(arreglo)
+
+            E1 += energ
+            E2 += energ*energ
+            M1 += magn
+            M2 += magn*magn
+            M4 += magn*magn*magn*magn
+            
+        #calculo de las cantidades promedio
+        
+        E1_mean = E1 / mcSteps
+        E2_mean = E2 / mcSteps
+        M1_mean = M1 / mcSteps
+        M2_mean = M2 / mcSteps
+        M4_mean = M4 / mcSteps
+        
+        # cálculo de las cantidades específicas
+
+        E[t] = E1_mean / N2   
+        M[t] = M1_mean / N2
+        X[t] = beta * (M2_mean - M1_mean**2) / N2
+        C[t] = beta**2 * (E2_mean - E1_mean**2) / N2
+        
+        # cálculo del cumulante
+        
+        U[t] = 1 - M4_mean / (3 * M2_mean**2)
+    return np.array([T,E,M,X,C,U])
\ No newline at end of file