Self-consistent random phase approximation in the Schutte-Da-Providencia fermion-boson mode
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random exponential making算法-回复什么是随机指数生成算法?随机指数生成算法(Random Exponential Generating Algorithm)是一种用于生成符合指数分布的随机数的算法。
指数分布是概率论中常见的一种连续概率分布,它常被用于描述无记忆性随机事件发生的时间间隔。
随机指数生成算法的主要目的是以指数分布的特性生成随机数,以便在模拟、优化、统计等领域中应用。
随机指数生成算法的原理是基于负指数累积分布函数(exponential cumulative distribution function)。
该函数的形式可以表示为F(x) = 1 - e^(-λx),其中λ是指数分布的一个固定参数,x是随机变量取值。
算法的关键是根据累积分布函数的反函数来生成指数分布的随机数。
具体而言,为了生成一个指数分布的随机数,需要通过生成均匀分布的随机数U,然后使用反函数方法F^(-1)(U)来得到符合指数分布的随机数。
下面我们将详细介绍随机指数生成算法的步骤:Step 1: 生成均匀分布的随机数U首先,我们需要生成0到1之间的均匀分布的随机数U。
这可以通过使用计算机编程中的随机数生成函数(如random函数)来实现。
生成的随机数U将用作下一步生成指数分布随机数的输入。
Step 2: 计算反函数值F^(-1)(U)在这一步骤中,我们需要计算累积分布函数的反函数值,即F^(-1)(U)。
根据前面提到的指数分布的累积分布函数F(x) = 1 - e^(-λx),反函数可以通过对F(x)进行求逆得到。
反函数的具体形式是F^(-1)(U) = -ln(1 - U) /λ。
Step 3: 得到指数分布的随机数最后一步是将计算得到的反函数值代入指数分布函数中,即x =F^(-1)(U)。
这样就生成了一个符合指数分布的随机数x。
通过以上三个步骤,我们可以生成一个符合指数分布的随机数。
重复这个过程多次,就可以生成一系列符合指数分布的随机数。
孟德尔随机化graphical abstract -回复“孟德尔随机化”是一种用于实验证明因果推断的方法,对于研究者来说非常重要。
本文将分为几个步骤来回答关于孟德尔随机化的问题。
第一步:介绍什么是孟德尔随机化孟德尔随机化是一种实验设计的方法,旨在减少实验中可能引起结果偏差的因素。
在这种方法中,研究者将实验对象(如实验组和对照组)分配到不同的组中,以确保每个组中的特定特征和变量在统计上是相似的。
第二步:解释孟德尔随机化方法是如何工作的孟德尔随机化的核心思想是以最小的偏差随机地将实验对象分配到不同的组中。
这可以通过以下步骤来实现:1. 首先,研究者要确定实验对象的总体特征和变量。
2. 然后,研究者使用随机数表或计算机生成的随机数字,将实验对象分配到不同的组中。
3. 分配过程必须是完全随机的,以确保每个组中的特征和变量在统计上是相似的。
第三步:探讨为什么孟德尔随机化对因果推断非常重要孟德尔随机化是因果推断的关键步骤之一,因为它可以减少实验中其他因素的影响,从而更好地确定因果关系。
通过使用孟德尔随机化,研究者可以排除实验中可能引起结果偏差的潜在因素,如个体差异、背景因素等。
第四步:解释孟德尔随机化的优点和局限性孟德尔随机化的优点包括:1. 可以减少实验结果的偏差,提高结果的可靠性。
2. 可以确保实验组和对照组在统计意义上是相似的,从而更好地进行对比分析和因果推断。
3. 可以帮助研究者控制实验过程中可能产生的潜在干扰因素。
然而,孟德尔随机化也存在一些局限性:1. 随机分配并不能消除所有的潜在干扰因素,只能减少偏差的概率。
2. 孟德尔随机化在某些特定情况下可能存在困难,例如当实验对象数量较少时。
3. 在实践中,实验可能面临一些实施上的困难,如随机化过程的实施和监督等。
第五步:总结孟德尔随机化的应用领域和重要性孟德尔随机化广泛应用于医学研究、社会科学研究和教育研究等领域。
它在这些领域中的应用对于确立因果关系、评估政策效果以及改进实践非常重要。
吉莱斯皮随机模拟算法python(原创实用版)目录1.吉莱斯皮随机模拟算法概述2.Python 在吉莱斯皮随机模拟算法中的应用3.吉莱斯皮随机模拟算法的具体实现4.Python 代码示例及算法效果展示正文1.吉莱斯皮随机模拟算法概述吉莱斯皮随机模拟算法(Gillespie Algorithm)是一种在计算机上模拟生物种群遗传漂变过程的随机算法,由美国遗传学家约翰·霍华德·吉莱斯皮(John Howard Gillespie)于 1976 年提出。
该算法主要应用于生物信息学领域,可以帮助研究者更好地理解基因频率在种群中的变化规律。
2.Python 在吉莱斯皮随机模拟算法中的应用Python 作为一种广泛应用于生物信息学的编程语言,拥有丰富的库和函数,可以方便地实现吉莱斯皮随机模拟算法。
Python 的优势在于其简洁的语法和强大的功能,使得研究者能够更高效地完成模拟过程。
3.吉莱斯皮随机模拟算法的具体实现在 Python 中实现吉莱斯皮随机模拟算法的具体步骤如下:(1)导入所需库:如 numpy、random 等;(2)定义种群的初始基因型频率;(3)对基因型进行随机抽样,并计算抽样后的基因型频率;(4)根据新的基因型频率,计算下一代的基因型频率;(5)重复步骤(3)和(4),进行足够多的迭代,以达到稳定状态。
4.Python 代码示例及算法效果展示以下是一个简单的 Python 代码示例,实现了吉莱斯皮随机模拟算法的基本过程:```pythonimport numpy as npimport randomdef gillespie_algorithm(N, p, q, initial_frequencies):# 初始化种群基因型频率frequencies = np.array(initial_frequencies)frequencies_new = frequencies.copy()# 迭代次数iteration = 0while not np.all(np.abs(frequencies_new - frequencies) < 1e-6):# 随机抽样sampled_genotypes = random.sample(range(1, N+1), N) # 计算抽样后的基因型频率frequencies_new =np.dot(sampled_genotypes.reshape(-1, 2), frequencies) # 更新基因型频率frequencies = frequencies_new# 迭代次数增加iteration += 1return frequencies# 示例:模拟一个具有两个等频基因 A 和 a 的种群,初始基因型频率为 [0.5, 0.5]= 1000p = 0.5q = 0.5initial_frequencies = [p, q]frequencies = gillespie_algorithm(N, p, q,initial_frequencies)print("最终基因型频率:", frequencies)```运行上述代码后,可以得到种群在经过足够多次迭代后达到的稳定基因型频率。
作者:王先荣本文翻译自维基百科,英文原文地址是:/wiki/ransac,如果您英语不错,建议您直接查看原文。
RANSAC是―RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)‖的缩写。
它可以从一组包含―局外点‖的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。
它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果;为了提高概率必须提高迭代次数。
该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出。
RANSAC的基本假设是:(1)数据由―局内点‖组成,例如:数据的分布可以用一些模型参数来解释;(2)―局外点‖是不能适应该模型的数据;(3)除此之外的数据属于噪声。
局外点产生的原因有:噪声的极值;错误的测量方法;对数据的错误假设。
RANSAC也做了以下假设:给定一组(通常很小的)局内点,存在一个可以估计模型参数的过程;而该模型能够解释或者适用于局内点。
本文内容1 示例2 概述3 算法4 参数5 优点与缺点6 应用7 参考文献8 外部链接一、示例一个简单的例子是从一组观测数据中找出合适的2维直线。
假设观测数据中包含局内点和局外点,其中局内点近似的被直线所通过,而局外点远离于直线。
简单的最小二乘法不能找到适应于局内点的直线,原因是最小二乘法尽量去适应包括局外点在内的所有点。
相反,RANSAC能得出一个仅仅用局内点计算出模型,并且概率还足够高。
但是,RANSAC并不能保证结果一定正确,为了保证算法有足够高的合理概率,我们必须小心的选择算法的参数。
左图:包含很多局外点的数据集右图:RANSAC找到的直线(局外点并不影响结果)二、概述RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型,一些可信的参数。
RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。
被选取的子集被假设为局内点,并用下述方法进行验证:1.有一个模型适应于假设的局内点,即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。
逻辑回归中random_state作用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述逻辑回归是一种常用的分类算法,广泛应用于机器学习和数据分析领域。
它被用于预测一个特征变量的取值对应的目标变量的概率。
与其他分类算法相比,逻辑回归具有简单、高效和可解释性强的特点。
在逻辑回归中,random_state是一个用于控制随机性的参数。
它用于设置随机数生成器的种子,以确保每次运行模型时得到的结果是可复现的。
由于逻辑回归模型中涉及到随机梯度下降等随机性的操作,设置random_state可以控制每次模型训练的随机状态,从而影响模型的性能表现。
设置random_state的作用主要有两个方面。
首先,它可以保证模型训练的可重复性。
对于相同的数据集和参数设置,如果random_state相同,那么每次运行模型时得到的结果将完全一样。
这在实验设计和模型比较时非常重要,可以确保结果的可靠性和一致性。
其次,random_state还可以用于避免模型过拟合。
在逻辑回归中,模型的参数会根据训练数据的随机抽样而变化。
通过设置random_state,我们可以固定模型参数的随机初始化过程,从而减轻模型过拟合的风险。
这对于小样本数据集尤为重要,可以提高模型的泛化能力并避免在训练集上出现过度拟合的情况。
总之,random_state在逻辑回归中具有重要的作用。
它可以保证模型训练的可重复性,并且有助于避免模型过拟合的问题。
在实际应用中,我们可以根据具体情况选择合适的random_state值,以获得稳定和准确的模型结果。
1.2 文章结构本文旨在探讨逻辑回归中的random_state 参数的作用。
文章内容分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分首先对整篇文章进行概述,简要介绍逻辑回归模型和random_state 参数,并明确文章的目的。
正文部分包括两个章节,分别是逻辑回归的基本概念和random_state 的作用。
在逻辑回归的基本概念章节中,将介绍逻辑回归模型的原理、应用场景以及参数设置等方面的内容。
倾向得分匹配模型核密度函数倾向得分匹配模型(Propensity Score Matching Model)是一种常用于处理因果推断问题的统计方法。
该方法主要适用于非随机控制试验(non-randomized controlled trials)研究中,帮助研究者更准确地估算特定处理或干预因素对个体结果变量的影响。
在倾向得分匹配模型中,核密度函数(Kernel Density Estimation)被广泛应用于估算倾向得分。
倾向得分匹配模型的基本思想是通过倾向得分(propensity score)来平衡处理组和对照组之间的观测值,从而减轻因为混杂因素引起的偏倚。
倾向得分表示了个体被分配到处理组的概率,是一个介于0和1之间的数值。
倾向得分匹配模型的目标是将处理组和对照组中有相似倾向得分的个体进行匹配,从而实现对于混杂因素的控制。
核密度函数在倾向得分匹配模型中的作用是估算倾向得分的分布。
通常,倾向得分是通过一个预测模型来计算得到的,这个模型根据个体的特征变量来预测其被分配到处理组的概率。
核密度函数则通过对这些预测值进行密度估计,来获得倾向得分的分布情况。
核密度函数的基本思想是将每个预测值视为一个样本,通过一定的核函数来对这些样本进行平滑处理,从而获得整个分布的概率密度函数。
核函数通常选择高斯核函数(Gaussian Kernel),它具有良好的平滑性和对称性。
核密度函数的选择需要根据具体问题的特点和数据的分布情况来确定。
在倾向得分匹配模型中,核密度函数的应用主要体现在两个方面。
首先,核密度函数可以在处理组和对照组中的倾向得分分布上进行比较,判断是否存在较大的差异。
如果存在差异,说明倾向得分匹配模型的效果可能较差,需要进一步进行控制变量或其他方法的改进。
其次,核密度函数可以帮助选择合适的匹配算法和邻居个数。
通过对倾向得分分布进行观察,可以判断匹配算法的适用性,并确定合适的邻居个数以平衡处理组和对照组之间的个体。
强化学习算法中的随机策略方法详解强化学习是一种机器学习方法,它通过观察和与环境的交互来学习如何做出最优的决策。
在强化学习中,一个重要的问题是如何选择合适的策略来达到最优的决策结果。
随机策略方法是一种常见的策略选择方法,本文将详细解释强化学习算法中的随机策略方法。
随机策略方法的基本原理是在每个决策点上以一定的概率选择不同的动作,而不是一直选择最优的动作。
这种方法可以使智能体在探索未知环境时更有可能发现新的、更优的策略,但同时也可能会导致在已知环境中做出不好的决策。
因此,如何合理地设计和调整随机策略方法是一个非常重要的问题。
首先,我们来介绍一个经典的强化学习算法——Q-learning。
Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法,它能够学习到每个状态下每个动作的长期价值。
在Q-learning中,随机策略方法通常被用来平衡探索和利用。
具体来说,当智能体在探索阶段时,采用较大的随机概率来选择动作,以便更好地发现潜在的最优策略;而在利用阶段时,随机概率会逐渐减小,以便智能体能够更多地利用已有的经验。
除了Q-learning之外,随机策略方法在其他强化学习算法中也有着重要的应用。
例如,在策略梯度方法中,随机策略方法可以用来平衡探索和利用,同时也可以帮助智能体逃离局部最优解,从而更好地找到整体最优解。
随机策略方法的设计和调整需要考虑多方面的因素。
首先,随机概率的大小会直接影响到智能体在探索和利用之间的平衡。
如果随机概率过大,智能体可能会花费过多的时间在探索上,导致性能下降;而如果随机概率过小,智能体可能会过早地陷入局部最优解,无法找到更好的策略。
因此,合理地选择和调整随机概率是非常重要的。
其次,随机策略方法的设计还需要考虑到不同环境和任务的特点。
在一些简单的环境中,较小的随机概率可能已经足够使智能体探索到最优策略;而在一些复杂的环境中,可能需要更大的随机概率来保证探索的充分性。
因此,设计和调整随机策略方法需要充分考虑到具体环境和任务的特点。
a r X i v :n u c l -t h/0305077v 2 6 N o v 2003Self-consistent random phase approximation in the Sch¨u tte-Da-Providenciafermion-boson modelA.Rabhi 1,2,∗1Laboratoire de Physique de la Mati`e re Condens´e e,Facult´e des Sciences de Tunis,Campus Universitaire,Le Belv´e d`e re-1060,Tunisia 2IPN-Lyon,43Bd du 11novembre 1918,F-69622Villeurbanne Cedex,France(Dated:February 8,2008)The Self-consistent random phase approximation (SCRPA)is applied to the exactly solvable model with fermion boson coupling proposed by Sch¨u tte and Da-Providencia.Very encouraging results in comparison with the exact solution of the model for various observables are obtained.The transition from the normal phase to the phase with a spontaneously broken symmetry is carefully investigated.The strong reduction of the variance in SCRPA vs HF is pointed out.PACS numbers:21.60.Jz,During the last decade the so-called Self-Consistent version of the Random Phase Approximation (SCRPA)has seen very encouraging successes in a number of non trivial model cases (see for example [1]for a detailed de-scription of the method and [2]for the application of SCRPA to the many level pairing model).In spite of these performances of the theory,there are remaining problems.In first place this concerns situations with spontaneously broken symmetries.Such situations were treated in [1,3,4].Whereas in the Lipkin model [3]the symmetry broken (’deformed’)phase caused no prob-lem because the broken symmetry is discrete (parity),in the other two cases [1,4],with a continuous broken symmetry,problems appeared with the low-lying mode known to be exactly at zero energy in the standard HF-RPA approach (the spurious or Goldstone mode).In the two cases cited [1,4]the low-lying mode does not appear at zero energy in SCRPA because the RPA oper-ator does not contain the symmetry operator as a limit case.Indeed,e.g.the number operator in quasiparticle (BCS)representation contains a purely hermitian piece α†k αk which can not be incorporated in the RPA operator which by definition is non hermitian.The same situation is present in the Sch¨u tte-Da-Providenica boson-fermion model [5]where the symmetry operator contains the bo-son and fermion number operators.The violation of the Goldstone theorem signifies that the Ward identities and conservations laws are not respected.Though this viola-tion seems relatively mild and to go away in macroscopic systems (the hermitian pieces becoming of zero weight),the situation remains annoying for finite systems.In this note which can be considered as a sequel of [4]we want again to investigate the Sch¨u tte-Da-Providenica modelH =¯n +αb †b +G (τ+b †+τ−b )(1)with b †,b ideal boson operators and,n =Ni =1a †0i a 0i ,2(¯n −n ),where the a †,a are fermion operators.In analogy to the work in [4]we will introduce the more general RPA operatorQ †ν=X νt +−Y νt −+λνB †−µνB +U νβ†β†−V νββ,ν=1,2,3(2)wheret ±=T ±−2 T 0and β†β†=B †B †2(1+2 B †B ).(3)The operators T ±,T 0are obtained from τ±,τ0by writ-ing the latter ones in the ”deformed”basisα†1k α0k =u −v v u a †1k a †0k ,u 2+v 2=1.(4)The bosons operators B †and B are obtained from theoriginal ones by a shift transformation B →b −σ,where σis a c -number characterizing the appearance of the Bose condensate.The introduction of the boson pair operators β†β†is motivated by the fact that otherwise there exists a certain dissymmetry between fermions and bosons,the fermions being in any case bilinear whereas the bosons are otherwise only contained to linear order in (2).Also the symmetry operator P =b †b −¯n contains the bosons quadratically and the extended ansatz (2)may therefore show improved behavior with respect to the Goldstone mode.The formalism goes exactly in the same way as in [1,2,4]using the equation of motion method[δQ,[H ′,Q †ν]] =Ων [δQ,Q †ν](5)to determine the amplitudes in (2).As in [4],in order tofix the value L = P ,we use in (5)the cranked Hamil-tonian H ′=H −µP in the symmetry broken phase,oth-erwise H ′=H .The mean-field amplitudes u ,v and σare readily obtained from a minimization of the ground-state energy,leading to [H ′,t +] = [H ′,B †] =0.The amplitudes in (2)form a complete orthonormal set whencalculated from(5).Then(2)can be inverted and with the usual condition for the RPA ground-stateQν|RPA =0,ν=1,2,3.(6) all expectation values appearing in(5)like for example t+B† , t+B and B†B can directly be expressed in terms of the RPA amplitudes.The only unknown quan-tity at this point preventing a fully self-consistent solu-tion of the SCRPA equations Eq.(5)is the expectation value T0 .However,in analogy to our previous study for the two-level pairing model[1]this quantity can be expressed as an expression in the operators T+and T−up to any order in a fast converging series according toT0=−NNT+T−+1N/α.SCRPA always shows a clear superiority over standard RPA,though,besides for some quantities,the differences are not very pronounced.Concerning the ground-state energy we do not give results but we only notice that we arrive practically at the same interpretations as in[4]. However,in order to test the accuracy of our approach it is instructive to calculate the differences of energies of the ground-state band with L values just one unit away from the absolute ground-state.One such quantity is the ”chemical potential”which should be identified with the Lagrange parameter used for restoring the symmetryµ=11.1-1-0.0131-0.0485-0.04850.11601.4-30.03250.03480.04050.13031.8-3-0.0341-0.0315-0.03290.00602.200.03200.03000.02400.03452.640.03050.02850.02210.02073.090.02040.01950.01350.0071SCRPA(4)results for the excitation energy∆E−1=E0L−E0L−1in the deformed region.region,we present inFig.2a comparison between stan-dard RPA,SCRPA(4)and SCRPA(6)with exact results. In the”spherical”phase we notice that the eigenvalueΩ1 is identified with the exact”intraband”excitation∆E−1. Furthermore,we see the important improvement of the SCRPA results in both cases SCRPA(4)and SCRPA(6) with respect to standard RPA result.After the phase transition∆E−1remainsfinite but very small,slowly de-creasing for increasing x,while the lowest eigenvalue in standard RPA corresponds to the spurious modeΩ1=0. Concerning the low-lying eigenvalue in SCRPA calcula-tion we see that SCRPA(6)improves the result with re-spect to SCRPA(4)but it is still quite far from the ex-act result.We can notice that the Goldstone theorem is not correctly fulfilled in this case.Therefore,the prob-lem of the identification of the low-lying eigenvalue is not yet solved in SCRPA in spite of the introduction of the quadratic boson terms in(2).From the presence of the quadratic boson terms in the RPA excitation operator the SCRPA method produces an supplementary eigenvalue which is notedΩ3.Let us now discuss the results for this mode,i.e.the third eigen-value RPA of the SCRPA(6)which is presented in Fig.3. In the spherical region we notice that this mode is iden-tified with very good accuracy to the exact”intraband”excitation∆E+2.However,in the deformed region(not shown),the result obtained for this mode cannot be iden-tified with one of the exact excitations of the system.At present we do not have an explanation of this fact.It is likely related to the failure of the Goldstone theorem mentioned above.See also further discussion of this point at the end of this note.The difficulty may be of the same origin as with theΩ1mode.A quantity which is particularly sensitive to the correct treatment of correlations in the ground-state is the mean boson number(not shown in Ref.[4]).This expectation value can be obtained in terms of the RPA amplitudes for the spurious modeΩ1compared with the exact energy of the excitation∆E−1.modeΩ3compared with the exact energy of the excitation ∆E+2in the spherical region.according toN b= b†b = B†B +σ2,(10) where B†B is given,in SCRPA(6),by B†B =µ21+µ22+µ23.In Fig.4we show the results of the SCRPA(6), SCRPA(4),standard RPA and meanfield methods for this quantity.Again with SCRPA(6)one notices a sig-nificant improvement over standard RPA and HF method for which the agreement with the exact result is not sat-isfying.Also,we note in Fig.4that the SCRPA(6)im-proves slightly the result over the SCRPA(4)specially in the deformed region.Furthermore,we note that in stan-dard RPA method,because we have a Goldstone mode in the deformed region,we cannot calculate this quantity. Another quantity which is very interesting to investi-gate in the SCRPA method is the variance of the sym-4metry operator P given by222b b SCRPA(6),SCRPA(4),RPA and mean field methods as func-tion of the interaction strength x .In conclusion we reconsidered the work of Bertrand et al.[4]who treated the schematic Sch¨u tte-Da-Providencia model for interacting bosons and fermions within the SCRPA scheme.In [4]the RPA operator consisted only out of one boson and fermions pairs.Here we extended this configuration space and included in addition bosons pairs.One of the motivations to do this was to see whether the Goldstone theorem which was quite strongly violated in [4]is improved.It was found that the low-lying mode in the ”deformed”zone,i.e.symmetry bro-ken region,indeed is lowered by ∼30%when boson pair terms are added to the RPA operator.However,with respect to the first physical state,the position of the spurious mode is still too high and one therefore can not say that it decouples to a good approximation from thephysical spectrum.However,in spite of this somewhat disappointing result,the introduction of the extra terms5[1]A.Rabhi,R.Bennaceur,G.Chanfray and P.Schuck,Phys.Rev.C66,064315(2002).[2]J.G.Hirsch,A.Mariano,J.Dukelsky and P.Schuck,Ann.Phys.296,187(2002).[3]J.Dukelsky,P.Schuck,Nucl.Phys.A512,466(1990).[4]T.Bertrand,P.Schuck,G.Chanfray,Z.Aouissat and J.Dukelsky,Phys.Rev.C63,024301(2001).[5]D.Sch¨u tte and J.Da Providencia,Nucl.Phys.A282,518(1977).。