When computing quantum-mechanical observables, the ``curse of dimensionality'' limits the naive approach that uses the quantum-mechanical wavefunction. The semiclassical Herman--Kluk propagator mitigates this curse by employing a grid-free ansatz to evaluate the expectation values of these observables. Here, we investigate quadrature techniques for this high-dimensional and highly oscillatory propagator. In particular, we analyze Monte Carlo quadratures using three different initial sampling approaches. The first two, based either on the Husimi density or its square root, are independent of the observable whereas the third approach, which is new, incorporates the observable in the sampling to minimize the variance of the Monte Carlo integrand at the initial time. We prove sufficient conditions for the convergence of the Monte Carlo estimators and provide convergence error estimates. The analytical results are validated by numerical experiments in various dimensions on a harmonic oscillator and on a Henon-Heiles potential with an increasing degree of anharmonicity.


翻译:在计算量子力学可观测量时,维数灾难限制了直接使用量子力学波函数的朴素方法。半经典的 Herman-Kluk 传播子通过采用无网格拟设来评估这些观测量的期望值,从而缓解了这一灾难。本文研究了针对这一高维且高度振荡的传播子的数值积分技术。特别地,我们分析了使用三种不同初始采样方法的蒙特卡洛积分。前两种方法分别基于 Husimi 密度或其平方根,它们与观测量无关;而第三种方法是新提出的,它将观测量纳入采样过程,以最小化初始时刻蒙特卡洛被积函数的方差。我们证明了蒙特卡洛估计量收敛的充分条件,并给出了收敛误差估计。通过在不同维度下对谐振子以及具有递增非简谐度的 Henon-Heiles 势进行数值实验,验证了理论分析结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Arxiv
17+阅读 · 2018年4月2日
VIP会员
最新内容
人工智能在战场行动中的演进及伊朗案例
专知会员服务
7+阅读 · 4月18日
美AI公司Anthropic推出网络安全模型“Mythos”
专知会员服务
4+阅读 · 4月18日
【博士论文】面向城市环境的可解释计算机视觉
大语言模型的自改进机制:技术综述与未来展望
《第四代军事特种作战部队选拔与评估》
专知会员服务
3+阅读 · 4月18日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员