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Sign Learning Kink-based (SiLK) Quantum Monte Carlo for molecular systems

机译:用于分子系统的符号学习基于扭结的(SiLK)量子蒙特卡洛

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摘要

The Sign Learning Kink (SiLK) based Quantum Monte Carlo (QMC) method is used to calculate the ground state energies for multiple geometries of the H O, N , and F molecules. The method is based on Feynman’s path integral formulation of quantum mechanics and has two stages. The first stage is called the learning stage and reduces the well-known QMC minus sign problem by optimizing the linear combinations of Slater determinants which are used in the second stage, a conventional QMC simulation. The method is tested using different vector spaces and compared to the results of other quantum chemical methods and to exact diagonalization. Our findings demonstrate that the SiLK method is accurate and reduces or eliminates the minus sign problem.
机译:基于符号学习纽结(SiLK)的量子蒙特卡洛(QMC)方法用于计算H,N和F分子的多种几何形状的基态能量。该方法基于费曼的量子力学路径积分公式,分为两个阶段。第一阶段称为学习阶段,它通过优化第二阶段(传统的QMC模拟)中使用的Slater行列式的线性组合,减少了众所周知的QMC负号问题。使用不同的向量空间对该方法进行了测试,并将其与其他量子化学方法的结果以及精确的对角化进行了比较。我们的发现表明,SiLK方法是准确的,可以减少或消除负号问题。

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