ScholarGate
Ассистент
Machine learningStochastic Method

Квантовый Монте-Карло

Квантовый Монте-Карло (QMC) — это стохастический вычислительный метод для определения свойств основного состояния квантовых многочастичных систем. Сочетая классическую выборку Монте-Карло с квантовой механикой, подходы QMC являются одними из самых точных методов, доступных для физики электронного строения и физики конденсированного состояния, достигая точности менее одного процента для многих систем.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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 цитировать эту страницу

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

Упоминается в

ScholarGateQuantum Monte Carlo (Quantum Monte Carlo (QMC)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/quantum-computing/quantum-monte-carlo · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026