物理演算子に依存した遷移行列を用いるマルコフ連鎖モンテカルロ法

markov.pngマルコフ連鎖モンテカルロ法は高次元系における物理量を計算する手法として広く用いられているが、次の状態への遷移確率の選び方によって物理量の推定誤差が変わるため、どのような遷移確率を用いれば良いかという研究が古くから行われている。特に最近では、棄却率最小化や詳細釣り合いの破れといった方法が提案されているが、これらの指標のみからでは一意に遷移行列を決定できない。我々は新しく、物理量の自己相関を陽に減らす更新手法を提案した。その方法に基づいてモンテカルロ計算を行うことによって、複数の模型で物理量の推定誤差が小さくなることを確認した。