At the start of the course we recall the Hartree–Fock approximation that, apart from the Pauli principle, neglects all
other correlations among particles. Using applications to a few simple systems we illustrate the accuracy as well
as the weaknesses of this approximation. For the ground state of the helium atom we construct a considerably
more accurate wave function that takes into account correlations among the two electrons and that still allows for
evaluation of the approximate ground-state energy by analytical means. Numerical methods will applied for
analogous correlated wave functions.
Last update: T_KFES (15.05.2014)
Přednáška navazuje na základní kurz kvantové mechaniky, kde výklad mnohočásticových systémů končí
Hartreeho– Fockovou aproximací, která kromě Pauliho principu zanedbává všechny ostatní korelace mezi
částicemi. Zde si aplikacemi na jednoduché systémy ilustrujeme přesnost a slabé stránky tohoto přiblížení. Pro
základní stav heliového atomu zkonstruujeme mnohem kvalitnější aproximaci, která bere v úvahu korelace mezi
elektrony a pro kterou je i přesto výpočet totální energie proveditelný analytickou cestou .Pro aplikace podobných
korelovaných vlnových funkcí použijeme metody MC.
Literature
Last update: Mgr. Jindřich Kolorenč, Ph.D. (29.04.2019)
1. A. Szabo, N. S. Ostlund, Modern quantum chemistry, Dover Publications, 1996
2. G. F. Giuliani, G. Vignale, Quantum theory of the electron liquid, Cambridge Univer-
sity Press, 2005
3. E. A. Hylleraas, Neue Berechnung der Energie des Heliums im Grundzustande, sowie
des tiefsten Terms von Ortho-Helium, Z. Physik 54, 347-366 (1929); anglický pre-
klad je soucástí H. Hettema, Quantum chemistry: Classic scientic papers, World
Scientic, 2000
4. B. L. Hammond, W. A. Lester, jr., P. J. Reynolds, Monte Carlo methods in ab initio
quantum chemistry, World Scientic, 1994
5. I. Kosztin, B. Faber, K. Schulten, Introduction to the diffusion Monte Carlo method,
Am. J. Phys. 64, 633-644 (1996)
6. J. Kolorenc, L. Mitas, Applications of quantum Monte Carlo methods in condensed
systems, Rep. Prog. Phys. 74, 026502 (2011)
3
Syllabus -
Last update: Mgr. Jindřich Kolorenč, Ph.D. (29.04.2019)
1. Hartree-Fock approximation: elementary properties and weaknesses, preference
of magnetically ordered states, spin contamination; illustrations on the hyd-
rogen molecule and homogeneous phases of the electron gas; Overhauser’s
theorem (optional)
2. helium atom and helium-like ions: analytical properties of the many-body wave
functions in Coulomb systems, Hylleraas’ variational method (or how to hold
together the negative hydrogen ion with just a pen and paper), amount of
correlations in orthohelium and parahelium
3. variational Monte Carlo: Jastrowcorrelation factor, evaluation of quantum-mecha-
nical expectation values by means of stochastic integration, Metropolis algori-
thm for generation of random numbers with complicated multivariate distri-
butions, elementary properties of Markov chains (that represent the basis of
the Metropolis algorithm)
4. diffusion Monte Carlo: projection of the exact ground state from an approximate
solution, Feynman-Kac formula, stochastic evaluation of the path integral,
fermion sign problem, examples of applications
2
Last update: Mgr. Jindřich Kolorenč, Ph.D. (29.04.2019)
1. Hartree-Fockova aproximace: základní vlastnosti a nedostatky, zvýhodnování
magneticky usporádaných stavu, spinová kontaminace; demonstrace na vo-
díkové molekule a homogenních fázích elektronového plynu; Overhauseruv
teorém (volitelne)
2. atom helia a heliupodobné ionty: analytické vlastnosti mnohocásticových vlnových
funkcí v coulombovských systémech, Hylleraasova variacní metoda (aneb jak
udržet pohromade vodíkový anion jen s tužkou a papírem), míra korelací
v orthoheliu a v paraheliu
3. variacní Monte Carlo: Jastrowuv korelacní faktor, vycíslení kvantove-mechanic-
kých stredních hodnot stochastickou integrací, Metropolisuv algoritmus pro
generování náhodných císel s mnohorozmerným rozdelením pravdepodob-
nosti, základní vlastnosti Markovských retezcu, na kterých je Metropolisuv
algoritmus postaven
4. difuzní Monte Carlo: projekce exaktního základního stavu z približného rešení,