凝聚態物理 為什麼說蒙卡的好處是對維度不敏感?

時間 2022-01-02 20:22:16

1樓:靉靅浮雲

有很多種量子蒙特卡洛演算法,我比較熟悉行列式蒙特卡洛(DQMC),基於此談談這個問題。

我們知道量子多體空間是Fock空間,它的維數隨著體系的增大指數級增長,因此嚴格對角化(ED)的計算複雜度也是指數級增長的。但是無相互作用粒子體系是個特例,它的所有資訊可以通過在單粒子空間的計算獲得。而單粒子空間維數隨體系的增長只是冪函式的,因此計算複雜度可以壓到多項式級。

DQMC 是通過 Hubbard-Stratonovich 變換把費公尺子關聯體系解耦成無相互作用的費公尺子與輔助場的耦合,通過對輔助場的蒙特卡洛抽樣來模擬相互作用。因此拋開抽樣數不談,單個樣本的計算複雜度是多項式級的。這就是 DQMC 比起 ED 能算更大的 cluster 的原因。

當然 DQMC 並不是真的跨越了指數複雜度,做到了多項式級的數值模擬。在低溫、摻雜、量子臨界點等引數空間處,DQMC 有嚴重的符號問題,會給計算結果帶來指數級增長的漲落。因此,DQMC 也是存在「指數牆」的,很可能這可以歸結為 NP-hard problem.

2樓:湯圓偏振光

以蒙卡算積分為例,結論是可以證明蒙卡的精度只和取樣數目有關,而和維度無關;而類似於最簡單的差分法等方法,其精度往往依賴於維度。

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