Articulo de referencia

Numerical sign problem

In applied mathematics , the numerical sign problem is the problem of numerically evaluating the integral of a highly oscillatory function of a large number of variables. Numeri...

In applied mathematics, the numerical sign problem is the problem of numerically evaluating the integral of a highly oscillatoryfunction of a large number of variables. Numerical methods fail because of the near-cancellation of the positive and negative contributions to the integral. Each has to be integrated to very high precision in order for their difference to be obtained with useful accuracy.

The sign problem is one of the major unsolved problems in the physics of many-particle systems. It often arises in calculations of the properties of a quantum mechanical system with large number of strongly interacting fermions, or in field theories involving a non-zero density of strongly interacting fermions.

Overview

In physics the sign problem is typically (but not exclusively) encountered in calculations of the properties of a quantum mechanical system with large number of strongly interacting fermions, or in field theories involving a non-zero density of strongly interacting fermions. Because the particles are strongly interacting, perturbation theory is inapplicable, and one is forced to use brute-force numerical methods. Because the particles are fermions, their wavefunction changes sign when any two fermions are interchanged (due to the anti-symmetry of the wave function, see Pauli principle). So unless there are cancellations arising from some symmetry of the system, the quantum-mechanical sum over all multi-particle states involves an integral over a function that is highly oscillatory, hence hard to evaluate numerically, particularly in high dimension. Since the dimension of the integral is given by the number of particles, the sign problem becomes severe in the thermodynamic limit. The field-theoretic manifestation of the sign problem is discussed below.

The sign problem is one of the major unsolved problems in the physics of many-particle systems, impeding progress in many areas:

En teoría de campos

[ a ] ​​En un enfoque de teoría de campos para sistemas de múltiples partículas, la densidad de fermiones está controlada por el valor delpotencial químicoμ{\displaystyle \mu }Se evalúa la función de partición .Z{\displaystyle Z}sumando sobre todas las configuraciones de campo clásicas, ponderadas porexp(S){\displaystyle \exp(-S)}, dóndeS{\displaystyle S}es la acción de la configuración. La suma sobre los campos fermiónicos se puede realizar analíticamente, y queda una suma sobre los campos bosónicos .σ{\displaystyle \sigma }(que pueden haber formado parte originalmente de la teoría, o haber sido producidas por una transformación de Hubbard-Stratronovich para hacer que la acción del fermión sea cuadrática)

Z=Dσρ[σ],{\displaystyle Z=\int D\sigma \,\rho [\sigma ],}

dóndeDσ{\displaystyle D\sigma }representa la medida de la suma sobre todas las configuracionesσ(incógnita){\displaystyle \sigma (x)}de los campos bosónicos, ponderados por

ρ[σ]=det(METRO(μ,σ))exp(S[σ]),{\displaystyle \rho [\sigma ]=\det(M(\mu ,\sigma ))\exp(-S[\sigma ]),}

dóndeS{\displaystyle S}ahora es la acción de los campos bosónicos, yMETRO(μ,σ){\displaystyle M(\mu ,\sigma )}es una matriz que codifica cómo los fermiones se acoplaron a los bosones. El valor esperado de un observableA[σ]{\displaystyle A[\sigma ]}es, por lo tanto, un promedio sobre todas las configuraciones ponderado porρ[σ]{\displaystyle \rho [\sigma ]}:

Aρ=DσA[σ]ρ[σ]Dσρ[σ].{\displaystyle \langle A\rangle _{\rho }={\frac {\int D\sigma \,A[\sigma ]\,\rho [\sigma ]}{\int D\sigma \,\rho [\sigma ]}}.}

Siρ[σ]{\displaystyle \rho [\sigma ]}es positivo, entonces puede interpretarse como una medida de probabilidad, yAρ{\displaystyle \langle A\rangle _ {\rho }}se puede calcular realizando la suma sobre configuraciones de campo numéricamente, utilizando técnicas estándar como el muestreo de importancia de Monte Carlo .

El problema del signo surge cuandoρ[σ]{\displaystyle \rho [\sigma ]}es no positivo. Esto suele ocurrir en teorías de fermiones cuando el potencial químico del fermiónμ{\displaystyle \mu }es distinto de cero, es decir, cuando existe una densidad de fondo de fermiones distinta de cero. Siμ0{\displaystyle \mu \neq 0}, no existe simetría partícula-antipartícula, ydet(METRO(μ,σ)){\displaystyle \det(M(\mu ,\sigma ))}y por lo tanto el pesoρ(σ){\displaystyle \rho (\sigma )}, en general es un número complejo , por lo que el muestreo de importancia de Monte Carlo no se puede utilizar para evaluar la integral.

Procedimiento de reponderación

Una teoría de campos con un peso no positivo puede transformarse en una con un peso positivo incorporando la parte no positiva (signo o fase compleja) del peso en la observable. Por ejemplo, se podría descomponer la función de ponderación en su módulo y fase:

ρ[σ]=pag[σ]exp(iθ[σ]),{\displaystyle \rho [\sigma ]=p[\sigma ]\,\exp(i\theta [\sigma ]),}

dóndepag[σ]{\displaystyle p[\sigma ]}es real y positivo, así que

Aρ=DσA[σ]exp(iθ[σ])pag[σ]Dσexp(iθ[σ])pag[σ]=A[σ]exp(iθ[σ])pagexp(iθ[σ])pag.{\displaystyle \langle A\rangle _{\rho }={\frac {\int D\sigma A[\sigma ]\exp(i\theta [\sigma ])\,p[\sigma ]}{\int D\sigma \exp(i\theta [\sigma ])\,p[\sigma ]}}={\frac {\langle A[\sigma ]\exp(i\theta [\sigma ])\rangle _{p}}{\langle \exp(i\theta [\sigma ])\rangle _{p}}}.}

Nótese que el valor esperado deseado es ahora una razón donde el numerador y el denominador son valores esperados que utilizan una función de ponderación positiva.pag[σ]{\displaystyle p[\sigma ]}Sin embargo, la faseexp(iθ[σ]){\displaystyle \exp(i\theta [\sigma ])}es una función altamente oscilatoria en el espacio de configuración, por lo que si se utilizan métodos de Monte Carlo para evaluar el numerador y el denominador, cada uno de ellos se evaluará a un número muy pequeño, cuyo valor exacto queda enmascarado por el ruido inherente al proceso de muestreo de Monte Carlo. La "gravedad" del problema del signo se mide por lo pequeño que es el denominador.exp(iθ[σ])pag{\displaystyle \langle \exp(i\theta [\sigma ])\rangle _{p}}: si es mucho menor que 1, entonces el problema del signo es grave. Se puede demostrar [ 5 ] que

exp(iθ[σ])pagexp(FV/T),{\displaystyle \langle \exp(i\theta [\sigma ])\rangle _{p}\propto \exp(-fV/T),}

dóndeV{\displaystyle V}es el volumen del sistema,T{\displaystyle T}es la temperatura, yF{\displaystyle f}es una densidad de energía. Por lo tanto, el número de puntos de muestreo de Monte Carlo necesarios para obtener un resultado preciso aumenta exponencialmente a medida que el volumen del sistema se hace grande y a medida que la temperatura tiende a cero.

La descomposición de la función de ponderación en módulo y fase es solo un ejemplo (aunque se ha defendido como la opción óptima ya que minimiza la varianza del denominador [ 6 ] ). En general, se podría escribir

ρ[σ]=pag[σ]ρ[σ]pag[σ],{\displaystyle \rho [\sigma ]=p[\sigma ]{\frac {\rho [\sigma ]}{p[\sigma ]}},}

dóndepag[σ]{\displaystyle p[\sigma ]}puede ser cualquier función de ponderación positiva (por ejemplo, la función de ponderación de laμ=0{\displaystyle \mu =0}teoría). [ 7 ] La gravedad del problema del signo se mide entonces mediante

ρ[σ]pag[σ]pagexp(FV/T),{\displaystyle \left\langle {\frac {\rho [\sigma ]}{p[\sigma ]}}\right\rangle _{p}\propto \exp(-fV/T),}

que de nuevo tiende a cero exponencialmente en el límite de gran volumen.

Métodos para reducir el problema del signo

El problema del signo es NP-difícil , lo que implica que una solución completa y genérica del problema del signo también resolvería todos los problemas de la clase de complejidad NP en tiempo polinomial. [ 8 ] Si (como se sospecha generalmente) no hay soluciones en tiempo polinomial para los problemas NP (véase P versus problema NP ), entonces no hay una solución genérica para el problema del signo. Esto deja abierta la posibilidad de que existan soluciones que funcionen en casos específicos, donde las oscilaciones del integrando tengan una estructura que pueda aprovecharse para reducir los errores numéricos.

En sistemas con un problema de signo moderado, como teorías de campo a una temperatura suficientemente alta o en un volumen suficientemente pequeño, el problema del signo no es demasiado severo y se pueden obtener resultados útiles mediante varios métodos, como un reponderado más cuidadosamente ajustado, continuación analítica desde lo imaginario.μ{\displaystyle \mu }a realμ{\displaystyle \mu }, o expansión de Taylor en potencias deμ{\displaystyle \mu }. [ 3 ] [ 9 ]

Enfoques actuales

Existen diversas propuestas para resolver sistemas con un grave problema de signo:

  • Deformación del contorno: El espacio de campo se complejiza y el contorno de la integral de trayectoria se deforma desdeRnorte{\displaystyle R^{N}}a otronorte{\displaystyle N}Variedad de -dimensiones incrustada en complejodonorte{\displaystyle C^{N}}espacio. [ 10 ]
  • Meron-cluster algorithms: These achieve an exponential speed-up by decomposing the fermion world lines into clusters that contribute independently. Cluster algorithms have been developed for certain theories,[5] but not for the Hubbard model of electrons, nor for QCDi.e. the theory of quarks.
  • Stochastic quantization: The sum over configurations is obtained as the equilibrium distribution of states explored by a complex Langevin equation. So far, the algorithm has been found to evade the sign problem in test models that have a sign problem but do not involve fermions.[11]
  • Fixed-node Monte Carlo: One fixes the location of nodes (zeros) of the multiparticle wavefunction, and uses Monte Carlo methods to obtain an estimate of the energy of the ground state, subject to that constraint.[14]
  • Diagrammatic Monte Carlo: Stochastically and strategically sampling Feynman diagrams can also render the sign problem more tractable for a Monte Carlo approach which would otherwise be computationally unworkable.[15]

See also

Footnotes

  1. Sources for this section include Chandrasekharan & Wiese (1999)[5] and Kieu & Griffin (1994),[6] in addition to those cited.

References

  1. Loh, E. Y.; Gubernatis, J. E.; Scalettar, R. T.; White, S. R.; Scalapino, D. J.; Sugar, R. L. (1990). "Sign problem in the numerical simulation of many-electron systems". Physical Review B. 41 (13): 9301–9307. Bibcode:1990PhRvB..41.9301L. doi:10.1103/PhysRevB.41.9301. PMID 9993272.
  2. de Forcrand, Philippe (2010). "Simulating QCD at finite density". Proceedings of the XXVII International Symposium on Lattice Field Theory — PoS(LAT2009). p. 010. arXiv:1005.0539. doi:10.22323/1.091.0010.
  3. 1 2 Philipsen, O. (2008). "Cálculos reticulares a potencial químico distinto de cero". Actas de la VIII Conferencia Confinamiento de Quarks y el Espectro Hadrónico — PoS(ConfinementVIII) . Vol. 77. p. 011. doi : 10.22323/1.077.0011 .  
  4. Anagnostopoulos, KN; Nishimura, J. (2002). "Nuevo enfoque al problema de la acción compleja y su aplicación a un estudio no perturbativo de la teoría de supercuerdas". Physical Review D . 66 (10) 106008. arXiv : hep-th/0108041 . Bibcode : 2002PhRvD..66j6008A . doi : 10.1103/PhysRevD.66.106008 . S2CID 119384615 . 
  5. 1 2 3 Chandrasekharan, Shailesh; Wiese, Uwe-Jens (1999). "Solución de clúster de merones de problemas de signos de fermiones". Physical Review Letters . 83 (16): 3116– 3119. arXiv : cond-mat/9902128 . Bibcode : 1999PhRvL..83.3116C . doi : 10.1103/PhysRevLett.83.3116 . S2CID 119061060 . 
  6. 1 2 Kieu, TD; Griffin, CJ (1994). "Simulaciones de Monte Carlo con medidas de valores complejos e indefinidos". Physical Review E . 49 (5): 3855– 3859. arXiv : hep-lat/9311072 . Bibcode : 1994PhRvE..49.3855K . doi : 10.1103/PhysRevE.49.3855 . PMID 9961673 . S2CID 46652412 .  
  7. Barbour, IM; Morrison, SE; Klepfish, EG; Kogut, JB; Lombardo, M.-P. (1998). "Resultados sobre QCD de densidad finita". Nuclear Physics B - Proceedings Supplements . 60 (1998): 220– 233. arXiv : hep-lat/9705042 . Bibcode : 1998NuPhS..60..220B . doi : 10.1016/S0920-5632(97)00484-2 . S2CID 16172956 . 
  8. Troyer, Matthias; Wiese, Uwe-Jens (2005). "Complejidad computacional y limitaciones fundamentales de las simulaciones de Monte Carlo cuántico fermiónico". Physical Review Letters . 94 (17) 170201. arXiv : cond-mat/0408370 . Bibcode : 2005PhRvL..94q0201T . doi : 10.1103/PhysRevLett.94.170201 . PMID 15904269 . S2CID 11394699 .  
  9. Schmidt, Christian (2006). "QCD reticular a densidad finita". Actas del XXIV Simposio Internacional sobre Teoría de Campos Reticulares — PoS(LAT2006) . Vol. 021. p. 21.1. arXiv : hep-lat/0610116 . Bibcode : 2006slft.confE..21S . doi : 10.22323/1.032.0021 . S2CID 14890549 .   
  10. Alexandru, Andrei; Basar, Gokce; Bedaque, Paulo; Warrington, Neill (2022). "Caminos complejos alrededor del problema del signo". Reviews of Modern Physics . 94 (1) 015006. arXiv : 2007.05436 . Bibcode : 2022RvMP...94a5006A . doi : 10.1103/RevModPhys.94.015006 .
  11. Aarts, Gert (2009). "¿Puede la cuantización estocástica eludir el problema del signo? El gas de Bose relativista a potencial químico finito". Physical Review Letters . 102 (13) 131601. arXiv : 0810.2089 . Bibcode : 2009PhRvL.102m1601A . doi : 10.1103/PhysRevLett.102.131601 . PMID 19392346 . S2CID 12719451 .  
  12. Li, Zi-Xiang; Jiang, Yi-Fan; Yao, Hong (2015). "Resolución del problema del signo del fermión en simulaciones cuánticas de Monte Carlo mediante la representación de Majorana". Physical Review B . 91 (24) 241117. arXiv : 1408.2269 . Bibcode : 2015PhRvB..91x1117L . doi : 10.1103/PhysRevB.91.241117 . S2CID 86865851 . 
  13. Li, Zi-Xiang; Jiang, Yi-Fan; Yao, Hong (2016). "Majorana-Time-Reversal Symmetries: A Fundamental Principle for Sign-Problem-Free Quantum Monte Carlo Simulations". Physical Review Letters. 117 (26) 267002. arXiv:1601.05780. Bibcode:2016PhRvL.117z7002L. doi:10.1103/PhysRevLett.117.267002. PMID 28059531. S2CID 24661656.
  14. Van Bemmel, H. J. M.; Ten Haaf, D. F. B.; Van Saarloos, W.; Van Leeuwen, J. M. J.; An, G. (1994). "Fixed-Node Quantum Monte Carlo Method for Lattice Fermions"(PDF). Physical Review Letters. 72 (15): 2442–2445. Bibcode:1994PhRvL..72.2442V. doi:10.1103/PhysRevLett.72.2442. hdl:1887/5478. PMID 10055881.
  15. Houcke, Kris Van; Kozik, Evgeny; Prokof'ev, Nikolay V.; Svistunov, Boris Vladimirovich (2010-01-01). "Diagrammatic Monte Carlo". Physics Procedia. 6: 95–105. arXiv:0802.2923. Bibcode:2010PhPro...6...95V. doi:10.1016/j.phpro.2010.09.034. hdl:1854/LU-3234513. ISSN 1875-3892. S2CID 16490610.