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在过去的几十年里，计算机能力的指数级增长以及随之而来的算法质量的提高，使理论和粒子物理学家能够对基本粒子及其相互作用进行更复杂、更精确的模拟。如果在模拟中增加晶格点的数量，则很难区分模拟的观察结果与周围噪声之间的差异。德国亥姆霍兹-美因茨研究所的物理学家Marco Ce最近在《科学》上发表了一项新研究EPJ +，描述了一种模拟“大”(至少按照粒子物理学的标准)粒子群的技术。这提高了信噪比，从而提高了仿真的精度;至关重要的是，它还可以用来模拟重子的集合:重子是一种基本粒子，包括构成原子核的质子和中子。
Ce的模拟采用蒙特卡罗算法:一种通用的计算方法，依靠重复的随机抽样来获得数值结果。这些算法有各种各样的用途，在数学物理中，它们特别适合于评估复杂的积分，以及对具有许多自由度的系统建模。
更准确地说，这里使用的蒙特卡罗算法类型涉及多层次采样。这意味着样本以不同的精度水平采集，这比采样精度均匀的方法计算成本更低。多层蒙特卡罗方法以前被应用于玻色子(玻色子是一种粒子，不言而喻，包括现在著名的希格斯粒子)的集合，但没有应用于更复杂的费米子。后一类包括电子和重子:“日常”物质的所有主要成分。
Ce在总结他的研究时指出，粒子物理中还有许多其他问题，其中计算受到高信噪比的影响，并且可能从这种方法中受益。
故事来源:
提供的材料施普林格。注:内容可能会根据风格和长度进行编辑。
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