ScholarGate
Асистент
Machine learningStochastic Method

Квантов Монте Карло

Квантовият Монте Карло (QMC) е стохастичен изчислителен метод за определяне на основните свойства на квантови многочастични системи. Комбинирайки класическо семплиране по Монте Карло с квантова механика, подходите на QMC са сред най-точните методи за електронна структура и физика на кондензираната материя, постигайки точност под един процент за много системи.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Metropolis, N., Rosenbluth, A. W., et al. (1953). Equation of state calculations by fast computing machines. Journal of Chemical Physics, 21, 1087–1092. DOI: 10.1063/1.1699114
  2. Reynolds, P. J., Tobochnik, J., Gould, H. (1990). Diffusion quantum Monte Carlo. Computers in Physics, 4, 662–668. DOI: 10.1063/1.4822960
  3. Needs, R. J., et al. (2020). Variational and diffusion quantum Monte Carlo calculations with the CASINO code. The Journal of Chemical Physics, 152, 154106. DOI: 10.1063/1.5144288

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Monte Carlo (QMC). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/quantum-computing/quantum-monte-carlo

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateQuantum Monte Carlo (Quantum Monte Carlo (QMC)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/quantum-computing/quantum-monte-carlo · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026