ScholarGate
Asisten
Machine learningMonte Carlo Method

Path Integral Monte Carlo

Path Integral Monte Carlo (PIMC) adalah metode komputasi untuk menghitung sifat termodinamika dan struktural sistem kuantum menggunakan formulasi integral lintasan Feynman. Dikembangkan secara ketat oleh David Ceperley dan rekan-rekannya pada tahun 1990-an, PIMC memperlakukan partikel kuantum sebagai polimer klasik dalam ruang berdimensi lebih tinggi, memungkinkan pengambilan sampel Monte Carlo yang efisien dari statistik kuantum.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

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

Dirujuk oleh

ScholarGatePath Integral Monte Carlo (Path Integral Monte Carlo (PIMC)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/quantum-computing/path-integral-monte-carlo · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026