論文の概要: Numerical continuum tensor networks in two dimensions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10566v1
- Date: Mon, 24 Aug 2020 17:08:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 02:11:21.925805
- Title: Numerical continuum tensor networks in two dimensions
- Title(参考訳): 2次元数値連続体テンソルネットワーク
- Authors: Reza Haghshenas, Zhi-Hao Cui and Garnet Kin-Lic Chan
- Abstract要約: 連続極限における相互作用する2次元フェルミオンモデルの波動関数を数値的に決定する。
我々は2つの異なるテンソルネットワーク状態を用いる: 1つは、マルチグリッドのテンソルネットワーク定式化によって得られるフェルミオン射影絡み合ったペア状態の数値的連続極限に基づく。
まず2次元自由フェルミ気体をベンチマークし、2次元相互作用するフェルミガスを単位極限における魅力的な相互作用で研究する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We describe the use of tensor networks to numerically determine wave
functions of interacting two-dimensional fermionic models in the continuum
limit. We use two different tensor network states: one based on the numerical
continuum limit of fermionic projected entangled pair states obtained via a
tensor network formulation of multi-grid, and another based on the combination
of the fermionic projected entangled pair state with layers of isometric
coarse-graining transformations. We first benchmark our approach on the
two-dimensional free Fermi gas then proceed to study the two-dimensional
interacting Fermi gas with an attractive interaction in the unitary limit,
using tensor networks on grids with up to 1000 sites.
- Abstract(参考訳): テンソルネットワークを用いて連続限界における2次元フェルミオンモデルの相互作用の波動関数を数値的に決定する。
我々は,フェルミオン射影絡み合いペア状態の数値的連続極限に基づいて,マルチグリッドのテンソルネットワーク定式化によって得られるテンソルネットワーク状態と,等方的粗粒度変換の層によるフェルミオン射影絡み合いペア状態の組み合わせの2つの異なるテンソルネットワーク状態を用いる。
最初に2次元自由フェルミガスをベンチマークし、最大1000箇所の格子上のテンソルネットワークを用いて、2次元相互作用するフェルミガスを単位極限内で魅力的な相互作用で研究する。
関連論文リスト
- Matrix product state fixed points of non-Hermitian transfer matrices [11.686585954351436]
テンソルネットワークの仮想指標におけるゲージ自由度の影響について検討する。
ゲージ変換が伝達行列の固有状態の絡み合い構造に影響を及ぼすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T17:28:30Z) - Tangent Bundle Filters and Neural Networks: from Manifolds to Cellular
Sheaves and Back [114.01902073621577]
畳み込みを用いて、タンジェントバンドルフィルタとタンジェントバンドルニューラルネットワーク(TNN)を定義する。
我々は、TNNを時間領域と空間領域の両方で識別し、その離散性は、最近導入されたSheaf Neural Networksの原則的な変種であることを示す。
単体2次元球面上の接ベクトル場の復調作業における提案手法の有効性を数値的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T21:55:45Z) - Neural-Network Quantum States for Periodic Systems in Continuous Space [66.03977113919439]
我々は、周期性の存在下での強い相互作用を持つシステムのシミュレーションのために、神経量子状態の族を紹介する。
一次元系では、基底状態エネルギーと粒子の放射分布関数を非常に正確に推定する。
二つの次元において基底状態エネルギーの優れた推定値を得るが、これはより伝統的な手法から得られる結果に匹敵する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-22T15:27:30Z) - Simulating thermal density operators with cluster expansions and tensor
networks [0.0]
このクラスタテンソルネットワーク演算子(クラスタTNO)を1次元システムに対してベンチマークする。
この定式化は、2次元量子スピン系の温度密度演算子を1つのクラスターTNOとして一定温度で表すために用いられる。
クラスタ-TNO近似は、正しい普遍性クラスにおける連続的な相転移を引き起こす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-02T18:56:44Z) - Boundary theories of critical matchgate tensor networks [59.433172590351234]
AdS/CFT対応の重要な側面は、双曲格子上のテンソルネットワークモデルの観点から捉えることができる。
マッチゲート制約を満たすテンソルに対しては、これらは以前、乱れた境界状態を生成することが示されている。
これらのハミルトニアンは、解析的な玩具モデルによって捉えられたマルチスケールの準周期対称性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-06T18:00:03Z) - Dimension of Tensor Network varieties [68.8204255655161]
テンソルネットワーク多様体の次元上の上限を決定する。
洗練された上界は、行列積状態の多様体や射影絡み合ったペア状態のような応用に関係している場合に与えられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-08T18:24:50Z) - Efficient Tensor Network ansatz for high-dimensional quantum many-body
problems [0.0]
本稿では,量子多体波動関数のツリーネットワーク表現をよく確立したテンソルネットワーク構造を導入する。
我々は、前例のない精度とシステムサイズを示すパラダイム的2次元スピンモデルに対して、この新しいアプローチをベンチマークする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-16T19:00:04Z) - Continuous and time-discrete non-Markovian system-reservoir
interactions: Dissipative coherent quantum feedback in Liouville space [62.997667081978825]
2つの構造型貯水池に同時に露出する量子系について検討する。
対角線と対角線と外対角線の両方の貯留層相互作用を2倍のメモリと組み合わせた数値的精度の擬似2次元テンソルネットワークを用いて連続的および離散的遅延効果を示す。
例えば、離散フォトニックフィードバックと構造された音響フォノノノビアンモードの非マルコフ的相互作用を考察し、初期励起された2レベルシステム内での貯留層間相関と長寿命個体群トラップの出現を導いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-10T12:38:35Z) - Scaling limits of lattice quantum fields by wavelets [62.997667081978825]
再正規化群は格子体代数間の拡大写像の帰納的体系と見なされる。
自由格子基底状態の帰納的極限が存在し、極限状態はよく知られた巨大連続体自由場にまで拡張されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T16:30:06Z) - Phases of two-dimensional spinless lattice fermions with first-quantized
deep neural-network quantum states [3.427639528860287]
格子上の強結合フェルミオン系を解析するために, 第一量子化ディープニューラルネットワーク技術を開発した。
我々は、畳み込み残差ブロックを持つディープ残差ネットワークを利用するSlater-Jastrowインスパイアされたアンサッツを使用する。
ニューラルネットワークアンサッツの柔軟性は、小さなシステムにおける正確な対角化結果と比較して高い精度をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-31T23:43:52Z) - Efficient variational contraction of two-dimensional tensor networks
with a non-trivial unit cell [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T19:01:06Z)
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。