Eerste beginselen kwantum Monte Carlo is een raamwerk dat wordt gebruikt om de oplossing van de Schrödingervergelijking met veel lichamen aan te pakken door middel van een stochastische benadering. Verwacht wordt dat dit raamwerk de volgende generatie elektronische structuurberekeningen zal zijn, omdat het enkele van de nadelen in de dichtheidsfunctionaaltheorie en op golffunctie gebaseerde berekeningen kan overwinnen. Vooral, het kwantum Monte Carlo-raamwerk is niet afhankelijk van uitwisselings-correlatiefunctionaliteiten, het algoritme is zeer geschikt voor massaal parallelle supercomputers, en het is gemakkelijk toepasbaar op zowel geïsoleerde als periodieke systemen.

TurboRVB is een eerste-principes quantum Monte Carlo-softwarepakket dat oorspronkelijk werd gelanceerd door Prof. Sandro Sorella (International School for Advanced Studies/Italië) en Dr. Michele Casula (Sorbonne University/Frankrijk), en is al meer dan 20 jaar continu ontwikkeld door vele bijdragers. Zeer onlangs, Helpen. Prof. Kosuke Nakano aan het Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST, Voorzitter:Minoru Terano, gevestigd in Nomi, Ishikawa, Japan) en zijn medewerkers hebben een uitgebreid overzichtsartikel gepubliceerd in de Tijdschrift voor Chemische Fysica .

TurboRVB is te onderscheiden van andere eerste-principes kwantum Monte Carlo-codes in de volgende kenmerken. (a) De code maakt gebruik van golffuncties van het type resonerende valentiebinding (RVB), zoals de Jastrow Geminal/Jastrow Pfaffian, waaronder het correlatie-effect buiten de Jastrow-Slater-golffunctie die vaak wordt gebruikt in andere QMC-codes. (b) Het implementeert state-of-art optimalisatie-algoritmen, zoals de stochastische herconfiguratie en de lineaire methode, helpt bij het realiseren van een stabiele optimalisatie van de amplitude en het knoopoppervlak van een golffunctie met veel lichamen op het variatiekwantum Monte Carlo-niveau. (c) De zogenaamde rooster-geregulariseerde diffusie Monte Carlo-methode is geïmplementeerd in de code, die een numeriek stabiele diffusiekwantum Monte Carlo-berekening biedt. (d) De implementatie van een adjoint algoritmische differentiatie stelt ons in staat om zeer efficiënt afgeleiden van veellichaamsgolffuncties te berekenen en om structurele optimalisaties en moleculaire dynamische simulaties uit te voeren.