論文の概要: Reweight-annealing method for evaluating the partition function via quantum Monte Carlo calculations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08642v5
- Date: Wed, 30 Oct 2024 12:33:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 13:57:11.614221
- Title: Reweight-annealing method for evaluating the partition function via quantum Monte Carlo calculations
- Title(参考訳): 量子モンテカルロ計算による分割関数の評価法
- Authors: Yi-Ming Ding, Jun-Song Sun, Nvsen Ma, Gaopei Pan, Chen Cheng, Zheng Yan,
- Abstract要約: 量子モンテカルロフレームワークにおいて,非バイアスの低技術バリアアルゴリズムを提案する。
この方法は古典的モンテカルロシミュレーションと量子的モンテカルロシミュレーションの両方で広く利用でき、コンピュータ上で容易に並列化できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.595034707642593
- License:
- Abstract: Efficient and accurate algorithm for partition function, free energy and thermal entropy calculations is of great significance in statistical physics and quantum many-body physics. Here we present an unbiased but low-technical-barrier algorithm within the quantum Monte Carlo framework, which has exceptionally high accuracy and no systemic error. Compared with the conventional specific heat integral method and Wang-Landau sampling algorithm, our method can obtain a much more accurate result of the sub-leading coefficient of the entropy. This method can be widely used in both classical and quantum Monte Carlo simulations and is easy to be parallelized on computer.
- Abstract(参考訳): 分割関数、自由エネルギー、熱エントロピー計算の効率的かつ正確なアルゴリズムは、統計物理学や量子多体物理学において非常に重要である。
ここでは、量子モンテカルロフレームワーク内のバイアスのない低技術バリアアルゴリズムについて述べる。
従来の比熱積分法やWang-Landauサンプリング法と比較すると,エントロピーのサブリード係数のより正確な結果が得られる。
この方法は古典的モンテカルロシミュレーションと量子的モンテカルロシミュレーションの両方で広く利用でき、コンピュータ上で容易に並列化できる。
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