计算物理 ›› 2024, Vol. 41 ›› Issue (6): 701-716.DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8974

• 论文 • 上一篇    下一篇

量子蒙特卡罗及其在凝聚态和温稠密物质中的应用

马天星1(), 郭婷1, 黄忠兵2, 林海青3   

  1. 1. 北京师范大学物理与天文学院, 北京 100875
    2. 湖北大学物理学院, 湖北 武汉 430062
    3. 浙江大学物理学院, 浙江 杭州 310058
  • 收稿日期:2024-07-03 出版日期:2024-11-25 发布日期:2024-12-26
  • 作者简介:

    马天星, 博士, 教授, 博士生导师, 研究方向为计算凝聚态物理, E-mail:

  • 基金资助:
    国家自然科学基金(12474218); 北京市自然科学基金(1242022)

Quantum Monte Carlo and Its Applications in Condensed and Warm Dense Matters

Tianxing MA1(), Ting GUO1, Zhongbing HUANG2, Haiqing LIN3   

  1. 1. Department of Physics, School of Physics and Astronomy, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
    2. School of Physics, Hubei University, Wuhan, Hubei 430062, China
    3. School of Physics, Zhejiang University. Hangzhou, Zhejiang 310058, China
  • Received:2024-07-03 Online:2024-11-25 Published:2024-12-26

摘要:

对量子蒙特卡罗方法的发展历程和几类典型的量子蒙特卡罗方法进行了详细介绍。总结分析了其在凝聚态物质系统的输运、磁性、超导和热力学性质等方面的研究成果, 以及在温稠密物质方面的最新研究进展。最后对量子蒙特卡罗方法的发展前景进行展望。

关键词: 量子蒙特卡罗, 关联电子系统, 温稠密物质, 符号问题, 机器学习

Abstract:

This paper firstly introduces the development of quantum Monte Carlo and several types of typical quantum Monte Carlo methods in detail, and then summarizes the recent researches of condensed and warm dense matter systems, including transport, magnetism, superconductivity and thermodynamic properties. Finally, the development prospect of quantum Monte Carlo methods is discussed.

Key words: quantum Monte Carlo, correlated electron systems, warm dense matters, sign problem, machine learning