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L'errore statistico, sulle medie di un dato operatore , sia nel VMC che nel DMC, è calcolato tramite la seguente espressione:
|
(3.27) |
Questa espressione è valida però solo se le varie configurazioni sulle quali sono calcolate le medie sono indipendenti una dall'altra, altrimenti da un sottostima di
. Nel caso del VMC, le configurazioni sono generate campionando il modulo quadro della funzione d'onda con l'algoritmo di Metropolis; questo algoritmo genera una catena di Markov in uno spazio 2N dimensionale, che converge alla distribuzione di probabilità voluta. Poché è generato da (vedi. par. 2.1) esse sono in generale correlate. Si potrebbe pensare di aumentare l'ampiezza della mossa, ma questo porterebbe ad aumento delle mosse rifiutate, rendendo correlate le varie configurazioni. L'ampiezza della mossa è stata scelta in modo che la probabilità di accettazione sia circa , questo è un tipico compromesso tra mosse troppo piccole e mosse che vengono sempre rifiutate.
La correlazione è ancora più evidente nel DMC perchè, la scelta del time-step è vincolata dalla necessità di avere una buona approssimazione della funzione di Green (vedi eq. 2.8).
Per avere una corretta stima dell'errore si può procedre in vari modi: si può calcolare il tempo di correlazione di e poi correggere di conseguenza l'errore statistico oppure utilizzare solo configurazioni scorrelate; o si puo utilizzare il metodo del reblocking [36]. Noi abbiamo utilizzato l'ultimo metodo. I dati vengono raggruppati in blocchi di lunghezza , in modo che le medie di blocco siano scorrelate fra loro. Si stima poi l'errore statistico sulle medie di blocco:
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(3.28) |
dove
è calcolato lungo tutta la simulazione.
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2001-09-28