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- 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)
- 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)
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- 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)
- 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)
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- 拡散モンテカルロ法 (ja)
- 拡散モンテカルロ法 (ja)
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