ScholarGate
Assistent
Machine learningStochastic Method

Quantum Monte Carlo

Quantum Monte Carlo (QMC) ist eine stochastische Berechnungsmethode zur Ermittlung von Grundeigenschaften von Quanten-Vielteilchensystemen. QMC-Ansätze, die klassisches Monte-Carlo-Sampling mit Quantenmechanik kombinieren, gehören zu den genauesten verfügbaren Methoden in der elektronischen Struktur- und Festkörperphysik und erzielen für viele Systeme eine Genauigkeit von unter einem Prozent.

In MethodMind öffnenDemnächstVideoDemnächstDownload slides

Die vollständige Methode lesen

Nur für Mitglieder

Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.

Anmelden

Method map

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

Quellen

  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

So zitieren Sie diese Seite

ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Monte Carlo (QMC). ScholarGate. https://scholargate.app/de/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

Referenziert von

ScholarGateQuantum Monte Carlo (Quantum Monte Carlo (QMC)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/quantum-computing/quantum-monte-carlo · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026