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提高，使得理论物理学家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，就很难区分模拟的观测结果与周围噪声之间的差别。德国美因茨亥姆霍兹研究所的物理学家马可·切(Marco Ce)现在在EPJ Plus上发表了一项新研究：描述了一种模拟“大”粒子群的技术(至少以粒子物理学的标准来看)。
提高了信噪比，提高了模拟精度；至关重要的是，还可以用来模拟重子的整体：包括构成原子核的质子和中子在内的一类基本粒子。Ce的模拟使用了蒙特卡罗算法：一种依赖于重复随机抽样来获得数值结果的通用计算方法。这些算法有广泛的用途，在数学物理中，它们特别适合于计算复杂的积分，以及对具有多个自由度的系统建模。更准确地说，这里使用的蒙特卡罗算法涉及多级抽样，这意味着采样的精度是不同，这比采样精度一致的方法计算成本要低。
多层蒙特卡罗方法以前被应用于玻色子的整体(粒子的类别，不言而喻，包括现在著名的希格斯粒子)，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。在粒子物理学中还有许多其他的问题，计算受到高信噪比的影响，这可能会受益于这种方法。多层蒙特卡罗采样技术利用量子场论的局域性，为影响一类大量纲点阵确定的信噪比问题，提供了纯玻色子量子场论的一种解决方案。
然而，由于费米子路径积分后的显着局域性损失，将多级采样推广到包含费米子晶格理论。如量子色动力学，并非易事，研究讨论了欧氏距离下费米子传播子的减小，如何引起费米子传播子和费米子行列式的系统近似，其中完全分解了远时空区域的规范场依赖关系。这能够将多级采样应用于强子可观测对象(如介子和重子相关器)的晶格量子色动力学计算。特别地，还将此策略应用于两种单线伪标量密度相关器的非连通贡献，当采用两级采样方案时，信噪比能显著提高。
