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FCIQMCでの前処理の使用を提案します。これは、摂動推定器と組み合わせて、アルゴリズムの効率を大幅に向上させます。事前調整を使用すると、ウォーカーごとに複数の産卵試行が行われていれば、(タイムステップエラーなし)、unityに近い時間ステップを使用できます(タイムステップエラーなし)。このアプローチは、摂動補正の統計的ノイズをイニシエーターエラーに大幅に減らし、FCIQMCの精度を改善しますが、元のスキームでは大きなノイズに悩まされる可能性があることを示しています。したがって、前提条件と摂動的に修正された推定器を組み合わせて使用すると、非常に効率的なアルゴリズムにつながります。さらに、FCIQMCの分散および摂動推定量をサンプリングするためのより簡単なアプローチが提示されており、エネルギーの分散も計算されます。これらの開発は調査され、ベンゼン(30E、108O)に適用されます。これは、元の方法では正確な治療が不可能な例です。
FCIQMCでの前処理の使用を提案します。これは、摂動推定器と組み合わせて、アルゴリズムの効率を大幅に向上させます。事前調整を使用すると、ウォーカーごとに複数の産卵試行が行われていれば、(タイムステップエラーなし)、unityに近い時間ステップを使用できます(タイムステップエラーなし)。このアプローチは、摂動補正の統計的ノイズをイニシエーターエラーに大幅に減らし、FCIQMCの精度を改善しますが、元のスキームでは大きなノイズに悩まされる可能性があることを示しています。したがって、前提条件と摂動的に修正された推定器を組み合わせて使用すると、非常に効率的なアルゴリズムにつながります。さらに、FCIQMCの分散および摂動推定量をサンプリングするためのより簡単なアプローチが提示されており、エネルギーの分散も計算されます。これらの開発は調査され、ベンゼン(30E、108O)に適用されます。これは、元の方法では正確な治療が不可能な例です。
We propose the use of preconditioning in FCIQMC which, in combination with perturbative estimators, greatly increases the efficiency of the algorithm. The use of preconditioning allows a time step close to unity to be used (without time-step errors), provided that multiple spawning attempts are made per walker. We show that this approach substantially reduces statistical noise on perturbative corrections to initiator error, which improve the accuracy of FCIQMC but which can suffer from significant noise in the original scheme. Therefore, the use of preconditioning and perturbatively corrected estimators in combination leads to a significantly more efficient algorithm. In addition, a simpler approach to sampling variational and perturbative estimators in FCIQMC is presented, which also allows the variance of the energy to be calculated. These developments are investigated and applied to benzene (30e, 108o), an example where accurate treatment is not possible with the original method.
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