Improving reptation quantum Monte Carlo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The reptation quantum Monte Carlo (RQMC) algorithm of Baroni and Moroni ( Phys Rev Lett , 1999, 82, 4745) is a recent and promising development. In this approach, one generates a large number of reptiles: sets of electron configurations arising from consecutive drift‐diffusion moves. Within the fixed‐node approximation, one extracts estimates of the exact energy from reptiles' heads and tails (their first and last configurations of electrons, respectively), and estimates expectation values for operators that do not commute with the Hamiltonian, from their middle configurations. An advantage over conceptually equivalent algorithms is that each estimate is free from population control bias. The time‐step bias, however, may accumulate, adversely affecting one's ability to accurately estimate physical properties of atoms and molecules. For this purpose we propose an alternative algorithm, “head‐tail adjusted” reptation quantum Monte Carlo, engineered to remedy this deficiency, while still simulating the target distribution for RQMC. The effectiveness of our approach is demonstrated by an application to ground‐state LiH. We estimate the fixed‐node energy with improved reliability, without adversely affecting the quality of other, nonenergy‐related properties' estimates. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Int J Quantum Chem, 2009
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».