Diffusion Monte Carlo (DMC) or diffusion quantum Monte Carlo is a quantum Monte Carlo method that uses a Green's function to solve the Schrödinger equation. DMC is potentially numerically exact, meaning that it can find the exact ground state energy within a given error for any quantum system. When actually attempting the calculation, one finds that for bosons, the algorithm scales as a polynomial with the system size, but for fermions, DMC scales exponentially with the system size. This makes exact large-scale DMC simulations for fermions impossible; however, DMC employing a clever approximation known as the fixed-node approximation can still yield very accurate results.
| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:label
| - Monte Carlo de difusió (ca)
- Diffusion Monte Carlo (en)
- 拡散モンテカルロ法 (ja)
- Дифузійний метод Монте-Карло (uk)
|
| rdfs:comment
| - Monte Carlo de difusió (de sigles DMC, provinent de la denominació anglesa Diffusion Monte Carlo) és un mètode de Monte Carlo quàntic que usa la funció de Green per resoldre l'equació de Schrödinger. DMC és un mètode exacte numèricament, és a dir, pot trobar l'energia de l'estat fonamental amb més exactitud que qualsevol error donat i per a qualsevol sistema quàntic. En realitat es troba que per a bosons l'algoritme escala de forma polinomial amb la dimensió del sistema, però per a fermions DMC escala de forma exponencial amb la dimensió del sistema. Aquest fet fa impossibles simulacions DMC exactes i de sistemes grans per a fermions. De totes maneres, amb una aproximació anomenada de node fix es poden obtenir resultats molt precisos. (ca)
- Diffusion Monte Carlo (DMC) or diffusion quantum Monte Carlo is a quantum Monte Carlo method that uses a Green's function to solve the Schrödinger equation. DMC is potentially numerically exact, meaning that it can find the exact ground state energy within a given error for any quantum system. When actually attempting the calculation, one finds that for bosons, the algorithm scales as a polynomial with the system size, but for fermions, DMC scales exponentially with the system size. This makes exact large-scale DMC simulations for fermions impossible; however, DMC employing a clever approximation known as the fixed-node approximation can still yield very accurate results. (en)
- 拡散モンテカルロ法（かくさんモンテカルロほう）または拡散量子モンテカルロ法（かくさんりょうしモンテカルロほう、英: Diffusion (quantum) Monte Carlo, DMC）は、シュレディンガー方程式を解く際にグリーン関数を使用する量子モンテカルロ法の1つ。DMCは理論的には数値厳密解を得ることが可能なアルゴリズムである。すなわち、所与の許容誤差の下で任意の量子系の正確な基底状態エネルギーを見つけることが理論的には可能である。実際には、ボソンについては系のサイズに対して多項式スケールの計算量が必要とされる一方、フェルミオンについては、DMCは系のサイズに対して指数関数スケールの計算量が必要となる。したがって、原子や分子などの複数のフェルミオンからなる系について大規模DMCシミュレーションを行い厳密解を得ることは現実的には不可能である。ただし、固定ノード近似として知られる巧妙な近似を用いれば、非常に正確な結果を計算できる。 (ja)
- Дифузійний метод Монте-Карло (ДММК) є квантовим методом Монте-Карло , який використовує функцію Гріна для розв'язання рівняння Шредінгера. ДММК є потенційно чисельно точним, тобто він може знайти точну енергію основного стану в межах заданої похибки для будь-якої квантової системи. Коли ми намагаємось обчислити рівняння Шредінгера , можна виявити, що для бозонів, алгоритм масштабується, як многочлен розмірністю системи , але для фермионів, ДММК зростає експоненціально зі збільшенням розміру системи. Це робить точні масштабні симуляції DMC для ферміонів неможливими, однак ДММК, що використовує розумне наближення, відоме як наближення фіксованого вузла, все ще може давати дуже точні результати. далі йде пояснення основного алгоритму, як він працює, чому ферміони спричиняють проблеми, і як (uk)
|
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| has abstract
| - Monte Carlo de difusió (de sigles DMC, provinent de la denominació anglesa Diffusion Monte Carlo) és un mètode de Monte Carlo quàntic que usa la funció de Green per resoldre l'equació de Schrödinger. DMC és un mètode exacte numèricament, és a dir, pot trobar l'energia de l'estat fonamental amb més exactitud que qualsevol error donat i per a qualsevol sistema quàntic. En realitat es troba que per a bosons l'algoritme escala de forma polinomial amb la dimensió del sistema, però per a fermions DMC escala de forma exponencial amb la dimensió del sistema. Aquest fet fa impossibles simulacions DMC exactes i de sistemes grans per a fermions. De totes maneres, amb una aproximació anomenada de node fix es poden obtenir resultats molt precisos. (ca)
- Diffusion Monte Carlo (DMC) or diffusion quantum Monte Carlo is a quantum Monte Carlo method that uses a Green's function to solve the Schrödinger equation. DMC is potentially numerically exact, meaning that it can find the exact ground state energy within a given error for any quantum system. When actually attempting the calculation, one finds that for bosons, the algorithm scales as a polynomial with the system size, but for fermions, DMC scales exponentially with the system size. This makes exact large-scale DMC simulations for fermions impossible; however, DMC employing a clever approximation known as the fixed-node approximation can still yield very accurate results. (en)
- 拡散モンテカルロ法（かくさんモンテカルロほう）または拡散量子モンテカルロ法（かくさんりょうしモンテカルロほう、英: Diffusion (quantum) Monte Carlo, DMC）は、シュレディンガー方程式を解く際にグリーン関数を使用する量子モンテカルロ法の1つ。DMCは理論的には数値厳密解を得ることが可能なアルゴリズムである。すなわち、所与の許容誤差の下で任意の量子系の正確な基底状態エネルギーを見つけることが理論的には可能である。実際には、ボソンについては系のサイズに対して多項式スケールの計算量が必要とされる一方、フェルミオンについては、DMCは系のサイズに対して指数関数スケールの計算量が必要となる。したがって、原子や分子などの複数のフェルミオンからなる系について大規模DMCシミュレーションを行い厳密解を得ることは現実的には不可能である。ただし、固定ノード近似として知られる巧妙な近似を用いれば、非常に正確な結果を計算できる。 (ja)
- Дифузійний метод Монте-Карло (ДММК) є квантовим методом Монте-Карло , який використовує функцію Гріна для розв'язання рівняння Шредінгера. ДММК є потенційно чисельно точним, тобто він може знайти точну енергію основного стану в межах заданої похибки для будь-якої квантової системи. Коли ми намагаємось обчислити рівняння Шредінгера , можна виявити, що для бозонів, алгоритм масштабується, як многочлен розмірністю системи , але для фермионів, ДММК зростає експоненціально зі збільшенням розміру системи. Це робить точні масштабні симуляції DMC для ферміонів неможливими, однак ДММК, що використовує розумне наближення, відоме як наближення фіксованого вузла, все ще може давати дуже точні результати. далі йде пояснення основного алгоритму, як він працює, чому ферміони спричиняють проблеми, і як апроксимація основних вузлів вирішує цю проблему. (uk)
|
| gold:hypernym
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
| is Wikipage redirect
of | |
| is Wikipage disambiguates
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)