🤔 Вот так фокус: функцию x(s) можно умножить и поделить на p(s). Его можно использовать, когда при квантовом монте-карловском моделировании нужно посчитать сумму значений x(s), зависящих от случайно выбрасываемых конфигураций системы s – если сама эта сумма не представляется в виде среднего значения 〈a〉 = Σp(s)a(s) по распределению вероятностей p(s), с которыми конфигурации s генерируются. А вот сумма Σx(s) = Σp(s)x(s)/p(s) = 〈x/p〉 уже представима в виде среднего значения.
Это работает только в том случае, если вероятности p(s) отличны от нуля для всех конфигураций s, где x(s) ≠ 0. В противном случае некоторые конфигурации, где x(s) ≠ 0, никогда не попадут в усреднение, поскольку не будут выбрасываться методом Монте-Карло. Возможна и другая проблема: формальная вероятность некоторых конфигураций может быть отличной от нуля, но на практике сэмплинг до них никогда не доберется.
#Монте_Карло
2September 1, 2026 169
