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:
- Condensed matter physics — It prevents the numerical solution of systems with a high density of strongly correlated electrons, such as the Hubbard model.[1]
- Nuclear physics — It prevents the ab initio calculation of properties of nuclear matter and hence limits our understanding of nuclei and neutron stars.
- Teoría cuántica de campos : impide el uso de la QCD reticular [ 2 ] para predecir las fases y propiedades de la materia de quarks . [ 3 ] (En la teoría de campos reticulares , el problema también se conoce como el problema de la acción compleja ). [ 4 ]
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 químicoSe evalúa la función de partición .sumando sobre todas las configuraciones de campo clásicas, ponderadas por, dóndees la acción de la configuración. La suma sobre los campos fermiónicos se puede realizar analíticamente, y queda una suma sobre los campos bosónicos .(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)
dónderepresenta la medida de la suma sobre todas las configuracionesde los campos bosónicos, ponderados por
dóndeahora es la acción de los campos bosónicos, yes una matriz que codifica cómo los fermiones se acoplaron a los bosones. El valor esperado de un observablees, por lo tanto, un promedio sobre todas las configuraciones ponderado por:
Sies positivo, entonces puede interpretarse como una medida de probabilidad, yse 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 cuandoes no positivo. Esto suele ocurrir en teorías de fermiones cuando el potencial químico del fermiónes distinto de cero, es decir, cuando existe una densidad de fondo de fermiones distinta de cero. Si, no existe simetría partícula-antipartícula, yy por lo tanto el peso, 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:
dóndees real y positivo, así que
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.Sin embargo, la fasees 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.: si es mucho menor que 1, entonces el problema del signo es grave. Se puede demostrar [ 5 ] que
dóndees el volumen del sistema,es la temperatura, yes 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
dóndepuede ser cualquier función de ponderación positiva (por ejemplo, la función de ponderación de lateoría). [ 7 ] La gravedad del problema del signo se mide entonces mediante
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.a real, o expansión de Taylor en potencias de. [ 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 desdea otroVariedad de -dimensiones incrustada en complejoespacio. [ 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]
- Majorana algorithms: Using Majorana fermion representation to perform Hubbard-Stratonovich transformations can help to solve the fermion sign problem in a class of fermionic many-body models.[12][13]
- 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
References
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- Statistical mechanics
- Numerical artifacts
- Unsolved problems in physics