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An importance sampling algorithm for generating exact eigenstates of the nuclear Hamiltonian

机译:一种重要的采样算法,用于产生核哈密顿量的精确本征态

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摘要

We endow a recently devised algorithm for generating exact eigensolutions of large matrices with an importance sampling, which is in control of the extent and accuracy of the truncation of their dimensions. We made several tests on typical nuclei using a correlated basis obtained from partitioning the shell model space. The sampling so implemented allows not only for a substantial reduction of the shell model space but also for an extrapolation to exact eigenvalues and E2 strengths.
机译:我们赋予一种最近设计的算法,该算法用于生成具有重要采样的大型矩阵的精确本征解,该算法可控制其尺寸截断的程度和准确性。我们使用对壳模型空间进行分区获得的相关基础,对典型核进行了几次测试。这样执行的采样不仅可以大大减少壳模型空间,还可以外推到精确的特征值和E2强度。

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