情報科学 › 乱数と確率的数値計算 › 経路積分 Monte Carlo

離散化した作用・環状の鎖

定義 4.1(「経路積分 Monte Carlo」§4)

β>0\beta > 0、M∈NM \in \mathbb{N}、τ=β/M\tau = \beta/M とする。x=(x1,…,xM)∈RMx = (x_1, \ldots, x_M) \in \mathbb{R}^M(xM+1=x1x_{M+1} = x_1 とする)について

SM(x)=∑k=1M[(xk+1−xk)22τ+τV(xk)],ZM=1(2πτ)M/2∫RMe−SM(x) dxS_M(x) = \sum_{k=1}^M\Bigl[\frac{(x_{k+1} - x_k)^2}{2\tau} + \tau V(x_k)\Bigr], \qquad Z_M = \frac{1}{(2\pi\tau)^{M/2}}\int_{\mathbb{R}^M}e^{-S_M(x)}\,dx

を離散化した作用、MM 分割の分配関数といい、確率密度

πM(x)=e−SM(x)(2πτ)M/2ZM\pi_M(x) = \frac{e^{-S_M(x)}}{(2\pi\tau)^{M/2}Z_M}

に従う xx を環状の鎖(ring polymer)、各 xkx_k をビーズ(時間切片)という。πM\pi_M についての期待値を ⟨⋅⟩M\langle\cdot\rangle_M と書く。

本文で読む(前後の説明と例)→

閉包の状態

定義

定義は閉包の起点です(証明を要しません)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

これを使っている定理

証明で明示的に参照している定理は、まだありません。

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