Разделы презентаций


2_11.ppt

Основная идея дискретных алгоритмовОсновная идея – преобразование квантовой d-мерной задачи к (d+1)-мерной классической путем введения «временных» разрезов в пространстве мнимого времени 0

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Checkerboard algorithm для модели Хаббарда. Расчет физических величин. Расчет функции

Грина
2.11. Квантовые алгоритмы Монте-Карло

Checkerboard algorithm для модели Хаббарда. Расчет физических величин. Расчет функции Грина2.11. Квантовые алгоритмы Монте-Карло

Слайд 2Основная идея дискретных алгоритмов
Основная идея – преобразование квантовой d-мерной задачи

к (d+1)-мерной классической путем введения «временных» разрезов в пространстве мнимого

времени 0<τ<β=1/T
Разбиение Сузуки – Троттера:


верно с точностью (Δτ)2. Δτ= β/M, M≫1
Статистическая сумма представляется в виде произведения операторов эволюции
Разбиение Сузуки – Троттера позволяет представить квантовую задачу как некоторую классическую, эволюционирующую по шкале мнимого времени как по дополнительной классической переменной







Основная идея дискретных алгоритмовОсновная идея – преобразование квантовой d-мерной задачи к (d+1)-мерной классической путем введения «временных» разрезов

Слайд 3Разбиение Сузуки – Троттера для модели Хаббарда
Модель Хаббарда:


Разбиение для статистической суммы:


Разобьем

гамильтониан на два типа связей (например, четные и нечетные):

Если

– полный набор состояний, относящийся к временному срезу , то













Разбиение Сузуки – Троттера для модели ХаббардаМодель Хаббарда:Разбиение для статистической суммы:Разобьем гамильтониан на два типа связей (например,

Слайд 4Разбиение Сузуки – Троттера для модели Хаббарда
Выберем состояния

в представлении чисел заполнения. Тогда в этом полном

наборе состояний оператор будет диагонален, и поэтому надо определить лишь матричные элементы оператора кинетической энергии, которые оказываются произведением множителей простого вида:

Фактически для модели Хаббарда задача сводится к расчету матричных элементов двухузельной задачи, которые рассчитываются аналитически:













Разбиение Сузуки – Троттера для модели ХаббардаВыберем состояния     в представлении чисел заполнения. Тогда

Слайд 5Представление шахматной доски
По горизонтальной оси отложены номера узлов, по вертикальной

– мнимое время
Линии обозначают траектории частиц в фазовом пространстве
Из-за принципа

Паули фазовые траектории для фермионов не могут пересекаться
По оси мнимого времени рисунок замкнут, так как в выражении для статсуммы первая и последняя обкладки матричных элементов совпадают, по пространственной переменной замкнутость картины диктуется граничными условиями
Заштрихованные клетки обозначают действие операторов H1 или H2, в пустых областях операторы не действуют


Представление шахматной доскиПо горизонтальной оси отложены номера узлов, по вертикальной – мнимое времяЛинии обозначают траектории частиц в

Слайд 6Учет спина частиц






Два варианта учета спина частиц: две шахматные доски

или два сорта траекторий на одной доске
На каждом узле теперь

может быть четыре состояния:





Учет спина частицДва варианта учета спина частиц: две шахматные доски или два сорта траекторий на одной доскеНа

Слайд 7Алгоритм Монте-Карло
Необходимо перебрать все возможные состояния системы, т.е. все возможные

диаграммы
Перебор конфигураций происходит за счет их преобразования – из одной

конфигурации получается некоторая другая, отличающаяся от исходной определенным образом
Перебираются не все возможные конфигурации, а преимущественно те, которые дают основной вклад в статсумму
В простейшем варианте траекторного алгоритма МК в дискретном времени для преобразования системы мировых линий используются две пары процессов


Алгоритм Монте-КарлоНеобходимо перебрать все возможные состояния системы, т.е. все возможные диаграммыПеребор конфигураций происходит за счет их преобразования

Слайд 8Алгоритм Монте-Карло
Все процедуры для обновления мгновенных конфигураций разбиваются попарно на

«прямые» и «обратные»
Каждая пара процедур удовлетворяет уравнению детального баланса:






Схема Метрополиса:

















Алгоритм Монте-КарлоВсе процедуры для обновления мгновенных конфигураций разбиваются попарно на «прямые» и «обратные»Каждая пара процедур удовлетворяет уравнению

Слайд 9Расчет средних. Величины, сохраняющие число частиц
Схема Метрополиса:
Величины, локально сохраняющие число частиц:





Для

оператора энергии:


























Расчет средних. Величины, сохраняющие число частицСхема Метрополиса:Величины, локально сохраняющие число частиц:Для оператора энергии:

Слайд 10Расчет средних. Величины, не сохраняющие число частиц
Вводится дополнительный временной разрез, на

котором допустимы разрывы траекторий





Необходимо реализовать независимые МК-процедуры для числителя и

знаменателя
Вся полезная информация снимается только с одного временного разреза











Расчет средних. Величины, не сохраняющие число частицВводится дополнительный временной разрез, на котором допустимы разрывы траекторийНеобходимо реализовать независимые

Слайд 11Расчет средних. Функция Грина

Необходимы два дополнительных временных разреза
Конфигурации слева генерируются

для сбора статистики для функции Грина
Конфигурации справа генерируются для расчета

статистических весов










Расчет средних. Функция ГринаНеобходимы два дополнительных временных разрезаКонфигурации слева генерируются для сбора статистики для функции ГринаКонфигурации справа

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика