論文の概要: Efficient variational contraction of two-dimensional tensor networks
with a non-trivial unit cell
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01142v4
- Date: Mon, 26 Sep 2022 08:10:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 12:14:09.820691
- Title: Efficient variational contraction of two-dimensional tensor networks
with a non-trivial unit cell
- Title(参考訳): 非自明な単位セルを持つ二次元テンソルネットワークの効率的な変動収縮
- Authors: A. Nietner, B. Vanhecke, F. Verstraete, J. Eisert, L. Vanderstraeten
- Abstract要約: テンソルネットワーク状態は、強い相関の量子モデルとシステムを忠実にキャプチャする効率的な状態のクラスを提供する。
我々は最近提案された一次元量子格子をキャプチャするための変分行列積状態アルゴリズムを一般化する。
このアルゴリズムの重要な性質は、単位セルのサイズを指数的にではなく線形にスケールする計算努力である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tensor network states provide an efficient class of states that faithfully
capture strongly correlated quantum models and systems in classical statistical
mechanics. While tensor networks can now be seen as becoming standard tools in
the description of such complex many-body systems, close to optimal variational
principles based on such states are less obvious to come by. In this work, we
generalize a recently proposed variational uniform matrix product state
algorithm for capturing one-dimensional quantum lattices in the thermodynamic
limit, to the study of regular two-dimensional tensor networks with a
non-trivial unit cell. A key property of the algorithm is a computational
effort that scales linearly rather than exponentially in the size of the unit
cell. We demonstrate the performance of our approach on the computation of the
classical partition functions of the antiferromagnetic Ising model and
interacting dimers on the square lattice, as well as of a quantum doped
resonating valence bond state.
- Abstract(参考訳): テンソルネットワーク状態は、古典統計力学において強相関量子モデルと系を忠実に捉える効率的な状態のクラスを提供する。
テンソルネットワークは、このような複雑な多体系の記述における標準ツールとみなすことができるが、そのような状態に基づく最適な変分原理に近いことは明らかではない。
本研究では,熱力学的極限における一次元量子格子を捉えるための変分一様行列積状態アルゴリズムを,非自明な単位セルを持つ正則2次元テンソルネットワークの研究に一般化する。
このアルゴリズムの重要な性質は、単位セルのサイズを指数的にではなく線形にスケールする計算努力である。
反強磁性イジングモデルの古典的分割関数と正方格子上の相互作用二量体、および量子ドープ共振価結合状態の計算における我々のアプローチの性能を実証する。
関連論文リスト
- Tensor Network Representation and Entanglement Spreading in Many-Body
Localized Systems: A Novel Approach [0.0]
一次元多体局在系に対する局所運動積分を計算するための新しい手法が考案された。
最適なユニタリ変換のクラスはテンソル-ネットワーク形式において導出され、指定された系のハミルトニアンを対角化する。
提案手法の効率を評価した結果, 高速かつほぼ正確であることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T14:28:45Z) - Universality of critical dynamics with finite entanglement [68.8204255655161]
臨界近傍の量子系の低エネルギー力学が有限絡みによってどのように変化するかを研究する。
その結果、時間依存的臨界現象における絡み合いによる正確な役割が確立された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-23T19:23:54Z) - Solving the nuclear pairing model with neural network quantum states [58.720142291102135]
本稿では,職業数形式論における核多体問題の解法としてモンテカルロ法を提案する。
リコンフィグレーションアルゴリズムのメモリ効率向上版を開発し,ハミルトニアンの期待値を最小限に抑えてネットワークをトレーニングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T00:18:01Z) - Efficient calculation of three-dimensional tensor networks [5.652290685410878]
翻訳不変な3次元テンソルネットワークにおける物理量を計算するための効率的なアルゴリズムを提案している。
3次元イジングモデルでは、計算された内部エネルギーと自発磁化は論文で公表された結果と一致する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T14:40:09Z) - Say NO to Optimization: A Non-Orthogonal Quantum Eigensolver [0.0]
低層状態がほぼ退化した電子系における静的相関と動的相関のバランスの取れた記述は、古典的コンピュータ上でのマルチコンフィグレーション手法の課題である。
本稿では、相関クラスタ演算子の作用を利用して、高品質な波動関数アンゼを提供する量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T16:20:36Z) - Decimation technique for open quantum systems: a case study with
driven-dissipative bosonic chains [62.997667081978825]
量子系の外部自由度への不可避結合は、散逸(非単体)ダイナミクスをもたらす。
本稿では,グリーン関数の(散逸的な)格子計算に基づいて,これらのシステムに対処する手法を提案する。
本手法のパワーを,複雑性を増大させる駆動散逸型ボゾン鎖のいくつかの例で説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T19:00:09Z) - Quantum-Classical Hybrid Algorithm for the Simulation of All-Electron
Correlation [58.720142291102135]
本稿では、分子の全電子エネルギーと古典的コンピュータ上の特性を計算できる新しいハイブリッド古典的アルゴリズムを提案する。
本稿では,現在利用可能な量子コンピュータ上で,化学的に関連性のある結果と精度を実現する量子古典ハイブリッドアルゴリズムの能力を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T18:00:00Z) - Joint Network Topology Inference via Structured Fusion Regularization [70.30364652829164]
結合ネットワークトポロジ推論は、異種グラフ信号から複数のグラフラプラシア行列を学習する標準的な問題を表す。
新規な構造化融合正規化に基づく一般グラフ推定器を提案する。
提案するグラフ推定器は高い計算効率と厳密な理論保証の両方を享受できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T04:42:32Z) - Dynamics of two-dimensional open quantum lattice models with tensor
networks [0.0]
熱力学的極限に直接適用可能な無限射影ペア演算子(iPEPO)アンサッツに基づくテンソルネットワーク法を開発した。
非平均場限界における散逸的逆量子イジングと駆動散逸型ハードコアボソンモデルを考える。
提案手法は,既存の手法の適用範囲をはるかに超えながら,現在の実験に利用できる制度を研究できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-22T18:24:20Z) - Variational classical networks for dynamics in interacting quantum
matter [0.0]
本稿では,古典的スピンの複雑なネットワークに基づく,ニューラルネットワークに似た波動関数の変分クラスを導入する。
本手法は, 古典的極限が明確に定義された任意の量子多体系に適用可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-31T14:03:37Z) - Controllable Orthogonalization in Training DNNs [96.1365404059924]
直交性はディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングに広く用いられている。
本稿では,ニュートン反復(ONI)を用いた計算効率が高く,数値的に安定な直交化法を提案する。
本稿では,画像分類ネットワークの性能向上のために,最適化の利点と表現能力の低下との間に最適なトレードオフを与えるために,直交性を効果的に制御する手法を提案する。
また、ONIは、スペクトル正規化と同様に、ネットワークのリプシッツ連続性を維持することにより、GAN(Generative Adversarial Network)のトレーニングを安定化させることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-02T10:14:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。