Come abbiamo visto (cap 2) nel Diffusion Monte Carlo noi usiamo un'approssimazione dell'operatore che è valida nel limite di time-step che va a zero. In pratica i conti da noi eseguiti sono stati fatti con un time-step finito per ogni e poi estrapolati nel limite di . Il valore di time-step per ogni è stato scelto abbastanza piccolo da permettere un'accurata estrapolazione dei nostri dati. Nello stesso tempo, però, le configurazioni generate, ad ogni successiva interazione, sono più correlate quanto più è piccolo , e l'errore statistico, per un calcolo eseguito su un numero dato numero di interazioni, aumenta all'aumentare delle correlazione fra le successive configurazioni. Il time-step quindi è stato scelto come compromesso fra l'errore sistematico di time-step e l'errore statistico.
Sono poi stati estrapolati in time-step,per un certo numero di sistemi (vedi figura 3.1), ad ogni , con una funzione del tipo:
(3.24) |
La correzioni in time-step sono state poi interpolate, per ogni , in funzione della polarizzazione, con la funzione: