Ma question concerne l'extraction des observables des méthodes QMC, comme décrit dans cette référence .
Je comprends la dérivation formelle de diverses méthodes QMC comme Path Integral Monte Carlo. Cependant, à la fin de la journée, je ne sais toujours pas comment utiliser efficacement ces techniques.
L'idée de base de la dérivation des méthodes Quantum MC est de discrétiser, via l'approximation de Trotter, un opérateur qui peut être soit la matrice de densité, soit l'opérateur d'évolution temporelle d'un système quantique. On obtient alors un système classique avec une dimension supplémentaire qui peut être traité avec des méthodes MC.
Étant donné que l' on peut interpréter dans l'opérateur quantique e - β H à la fois comme une température inverse et un temps imaginaire, le but de ces algorithmes devrait être de calculer une approximation de cet opérateur. En effet, si nous mesurions directement des quantités à partir des différentes configurations échantillonnées le long d'une simulation, dans le cas de la "température inverse" nous aurions des échantillons respectant une densité de probabilité basée sur β / M , où Mest le nombre d'étapes discrètes introduites dans la décomposition de Trotter. Au lieu de cela, dans le cas du "temps imaginaire", nous obtiendrions des échantillons à divers pas de temps discrets, obtenant ainsi des moyennes le long du temps également. Nous ne serions pas aussi obtenir des quantités comme à un moment donné t , avec une certaine opérateur observable.
Cependant, à mon avis, les quantités que nous échantillonnons directement à partir de ce type de simulations (tirées de (5.34) du document, page 35):
Ai-je raison de dire qu'une série de simulations QMC est nécessaire pour extraire des informations utiles sur un observable donné?