Una simulación de teoría de campos es una estrategia numérica para calcular la estructura y las propiedades físicas de un sistema de muchas partículas en el marco de una teoría de campos estadística , como por ejemplo una teoría de campos de polímeros . Una posibilidad conveniente es utilizar algoritmos de Monte Carlo (MC), para muestrear la integral de la función de partición completa expresada en la representación de teoría de campos. El procedimiento se llama entonces el método de Monte Carlo de campo auxiliar . Sin embargo, es bien sabido que el muestreo MC junto con la representación de teoría de campos básica de la integral de la función de partición, obtenida directamente a través de la transformación de Hubbard-Stratonovich , es impracticable, debido al llamado problema de signo numérico (Baeurle 2002, Fredrickson 2002). La dificultad está relacionada con la naturaleza compleja y oscilatoria de la función de distribución resultante, que causa una mala convergencia estadística de los promedios del conjunto de las cantidades estructurales y termodinámicas deseadas. En tales casos se requieren técnicas analíticas y numéricas especiales para acelerar la convergencia estadística de la simulación teórica de campo (Baeurle 2003, Baeurle 2003a, Baeurle 2004).
Para que la metodología de teoría de campos fuera factible para el cálculo, Baeurle propuso desplazar el contorno de integración de la integral de la función de partición a través de la solución de campo medio (CM) homogéneo utilizando el teorema integral de Cauchy , que proporciona su denominada representación de campo medio . Esta estrategia se empleó anteriormente con éxito en cálculos de estructura electrónica de teoría de campos (Rom 1997, Baer 1998). Baeurle pudo demostrar que esta técnica proporciona una aceleración significativa de la convergencia estadística de los promedios del conjunto en el procedimiento de muestreo de CM (Baeurle 2002).
En trabajos posteriores, Baeurle et al. (Baeurle 2002, Baeurle 2002a) aplicaron el concepto de renormalización de renacuajos, que se origina en la teoría cuántica de campos y conduce a la representación equivalente gaussiana de la integral de la función de partición, junto con técnicas avanzadas de MC en el conjunto gran canónico. Pudieron demostrar de manera convincente que esta estrategia proporciona un impulso adicional en la convergencia estadística de los promedios de conjunto deseados (Baeurle 2002).
Recientemente se han desarrollado otras técnicas de simulación de teoría de campos prometedoras, pero aún carecen de la prueba de convergencia estadística correcta, como por ejemplo el método Langevin complejo (Ganesan 2001), y/o aún necesitan demostrar su eficacia en sistemas donde múltiples puntos de silla son importantes (Moreira 2003).