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Machine learningMonte Carlo Method

Pfadintegral-Monte-Carlo

Die Pfadintegral-Monte-Carlo-Methode (PIMC) ist eine numerische Methode zur Berechnung thermodynamischer und struktureller Eigenschaften von Quantensystemen unter Verwendung von Feynmans Pfadintegralformulierung. Von David Ceperley und Kollegen in den 1990er Jahren rigoros entwickelt, behandelt PIMC Quantenteilchen als klassische Polymere in einem höherdimensionalen Raum, was eine effiziente Monte-Carlo-Abtastung von Quantenstatistiken ermöglicht.

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Quellen

  1. Feynman, R. P. (1948). Space-time approach to non-relativistic quantum mechanics. Reviews of Modern Physics, 20, 367–387. DOI: 10.1103/RevModPhys.20.367
  2. Ceperley, D. M. (1995). Path integrals in the theory of condensed helium. Reviews of Modern Physics, 67, 279–355. DOI: 10.1103/RevModPhys.67.279
  3. Trofimov, D., et al. (2020). Practical path integral Monte Carlo. Annual Review of Computational Physics, 2, 165–190. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Path Integral Monte Carlo (PIMC). ScholarGate. https://scholargate.app/de/quantum-computing/path-integral-monte-carlo

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ScholarGatePath Integral Monte Carlo (Path Integral Monte Carlo (PIMC)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/quantum-computing/path-integral-monte-carlo · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026