通过直接采样截断指数分布，在格点路径积分量子蒙特卡洛中减小自相关时间
摘要：蒙特卡洛模拟中的提议配置根据接受率接受或拒绝，该接受率取决于底层概率分布和先验抽样概率。通过精心选择从中随机抽样的概率分布，可以通过减少自相关时间来使模拟更加高效。在本文中，我们说明了如何直接从二维截断指数分布中抽样随机变量。我们表明，与拒绝抽样相比，我们的直接抽样方法更快地收敛到目标分布。然后，将一维和二维截断指数分布的直接抽样应用于用于在零温度下模拟Bose-Hubbard格点模型的最新路径积分蒙特卡洛（PIMC）算法。新的抽样方法提供了改进的接受率和估计量的自相关时间的减少，从而有效加快了模拟的速度。
作者：Emanuel Casiano-Diaz, Kipton Barros, Ying Wai Li, Adrian Del Maestro
论文ID：2302.04240
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2023-02-09