Machine learningMonte Carlo Method
経路積分モンテカルロ法
経路積分モンテカルロ法（PIMC）は、ファインマンの経路積分形式を用いて量子系の熱力学的および構造的特性を計算するための計算手法である。1990年代にデイビッド・セパーリーと同僚らによって厳密に開発されたPIMCは、量子粒子を高次元空間における古典ポリマーとして扱い、量子統計の効率的なモンテカルロサンプリングを可能にする。
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出典
- 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 ↗
- 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 ↗
- Trofimov, D., et al. (2020). Practical path integral Monte Carlo. Annual Review of Computational Physics, 2, 165–190. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Path Integral Monte Carlo (PIMC). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/quantum-computing/path-integral-monte-carlo
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