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Self-learning quantum Monte Carlo method in interacting fermion systems

机译:互动米子系统中的自学Quantum Monte Carlo方法

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摘要

The self-learning Monte Carlo method is a powerful general-purpose numerical method recently introduced to simulate many-body systems. In this work, we extend it to an interacting fermion quantum system in the framework of the widely used determinant quantum Monte Carlo. This method can generally reduce the computational complexity and moreover can greatly suppress the autocorrelation time near a critical point. This enables us to simulate an interacting fermion system on a 100 x 100 lattice even at the critical point and obtain critical exponents with high precision.
机译:自学蒙特卡罗方法是最近引入的强大的通用数值方法,以模拟许多机身系统。 在这项工作中,我们将其扩展到广泛使用的决定因素蒙特卡罗的框架中的互动率量子系统。 该方法通常可以降低计算复杂性,而且可以大大抑制临界点附近的自相关时间。 这使我们能够在临界点处模拟100 x 100格的交互度偏差系统,并获得高精度的临界指数。

著录项

  • 来源
    《Physical review, B》 |2017年第4期|共5页
  • 作者单位

    Chinese Acad Sci Beijing Natl Lab Condensed Matter Phys Beijing 100190 Peoples R China;

    MIT Dept Phys Cambridge MA 02139 USA;

    MIT Dept Phys Cambridge MA 02139 USA;

    MIT Dept Phys Cambridge MA 02139 USA;

    Chinese Acad Sci Beijing Natl Lab Condensed Matter Phys Beijing 100190 Peoples R China;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 固体物理学;
  • 关键词

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