論文の概要: Performance of the rigorous renormalization group for first order phase
transitions and topological phases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15851v2
- Date: Sun, 26 Sep 2021 04:56:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 00:28:18.576881
- Title: Performance of the rigorous renormalization group for first order phase
transitions and topological phases
- Title(参考訳): 一階相転移と位相相に対する厳密な再正規化群の性能
- Authors: Maxwell Block, Johannes Motruk, Snir Gazit, Michael P. Zaletel, Zeph
Landau, Umesh Vazirani, Norman Y. Yao
- Abstract要約: 密度行列再正規化群 (DMRG) は, 1次元系の基底状態を見つけるための実用的なアルゴリズムとして確立されている。
本研究では,一次位相遷移および対称性保護位相におけるRRGの数値的実装の精度と性能について検討する。
- 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: Expanding and improving the repertoire of numerical methods for studying
quantum lattice models is an ongoing focus in many-body physics. While the
density matrix renormalization group (DMRG) has been established as a
practically useful algorithm for finding the ground state in 1D systems, a
provably efficient and accurate algorithm remained elusive until the
introduction of the rigorous renormalization group (RRG) by Landau et al.
[Nature Physics 11, 566 (2015)]. In this paper, we study the accuracy and
performance of a numerical implementation of RRG at first order phase
transitions and in symmetry protected topological phases. Our study is motived
by the question of when RRG might provide a useful complement to the more
established DMRG technique. In particular, despite its general utility, DMRG
can give unreliable results near first order phase transitions and in
topological phases, since its local update procedure can fail to adequately
explore (near) degenerate manifolds. The rigorous theoretical underpinnings of
RRG, meanwhile, suggest that it should not suffer from the same difficulties.
We show this optimism is justified, and that RRG indeed determines accurate,
well-ordered energies even when DMRG does not. Moreover, our performance
analysis indicates that in certain circumstances seeding DMRG with states
determined by coarse runs of RRG may provide an advantage over simply
performing DMRG.
- Abstract(参考訳): 量子格子モデルの研究における数値的手法のレパートリーの拡大と改善は、多体物理学における継続的な焦点である。
密度行列再正規化群 (DMRG) は, 1次元系の基底状態を見つけるための実用的なアルゴリズムとして確立されているが, ランダウらによる厳密な再正規化群 (RRG) の導入まで, 有効かつ正確なアルゴリズムが導出され続けた。
〔自然物理学11、566年(2015年)〕
本稿では,一次位相遷移および対称性保護位相におけるRRGの数値的実装の精度と性能について検討する。
我々の研究は、RRGがより確立されたDMRG技術に有効な補完を提供するかどうかという疑問から動機づけられている。
特に、その汎用性にもかかわらず、dmrg は一階相転移や位相相の近傍で信頼できない結果を与えることができる。
一方、RRGの厳格な理論的基盤は、同じ困難に苦しむべきではないことを示唆している。
この楽観主義は正当であり、rrgはdmrgがそうでなくても正確で整然としたエネルギーを決定する。
さらに, RRGの粗い走行によって決定される状態でDMRGを播種する状況は, 単にDMRGを実行するよりも有利である可能性が示唆された。
関連論文リスト
- Curvature-Independent Last-Iterate Convergence for Games on Riemannian
Manifolds [77.4346324549323]
本研究では, 多様体の曲率に依存しないステップサイズが, 曲率非依存かつ直線的最終点収束率を達成することを示す。
我々の知る限りでは、曲率非依存率や/または最終点収束の可能性はこれまでに検討されていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T01:20:44Z) - Implicit Bias of Gradient Descent for Logistic Regression at the Edge of
Stability [69.01076284478151]
機械学習の最適化において、勾配降下(GD)はしばしば安定性の端(EoS)で動く
本稿では,EoS系における線形分離可能なデータに対するロジスティック回帰のための定数段差GDの収束と暗黙バイアスについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T16:24:47Z) - DynGFN: Towards Bayesian Inference of Gene Regulatory Networks with
GFlowNets [81.75973217676986]
遺伝子調節ネットワーク(GRN)は、遺伝子発現と細胞機能を制御する遺伝子とその産物間の相互作用を記述する。
既存の方法は、チャレンジ(1)、ダイナミックスから循環構造を識別すること、あるいはチャレンジ(2)、DAGよりも複雑なベイズ後部を学習することに焦点を当てるが、両方ではない。
本稿では、RNAベロシティ技術を用いて遺伝子発現の「速度」を推定できるという事実を活用し、両方の課題に対処するアプローチを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T16:36:40Z) - From Gradient Flow on Population Loss to Learning with Stochastic
Gradient Descent [50.4531316289086]
SGD(Gradient Descent)は、大規模非ルートモデルの学習方法である。
集団損失のGFが収束すると仮定して、総合的な条件 SGD が収束する。
我々は、凸損失のような古典的な設定だけでなく、Retrieval Matrix sq-rootのようなより複雑な問題に対してもGD/SGDを統一的に解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T03:55:04Z) - Circulating Genuine Multiparty Entanglement in Quantum Network [0.0]
本稿では、任意の大きさの量子ネットワークにおいて、真のマルチパーティの絡み合った状態を生成する手法を提案する。
任意の量子ビットの帰結状態の一般化幾何測度(GGM)が初期資源状態の最小GGMと一致することを証明した。
提案手法は論理ゲートを用いたり、あるいは実現可能なスピンハミルトニアンの時間ダイナミクスを用いて実装できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-19T11:26:16Z) - Stochastic Reweighted Gradient Descent [4.355567556995855]
SRG(stochastic reweighted gradient)と呼ばれる重要サンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。
我々は、提案手法の時間とメモリオーバーヘッドに特に注意を払っています。
我々はこの発見を裏付ける実験結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T04:09:43Z) - Uncomputably Complex Renormalisation Group Flows [0.0]
量子多体系の重要な物理特性、例えばスペクトルギャップや位相図は計算不可能であることを示す。
このような計算不能なRGフローの構造は非常に複雑であるため、原理上も計算や近似はできない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-09T21:46:55Z) - Direction Matters: On the Implicit Bias of Stochastic Gradient Descent
with Moderate Learning Rate [105.62979485062756]
本稿では,中等度学習におけるSGDの特定の正規化効果を特徴付けることを試みる。
SGDはデータ行列の大きな固有値方向に沿って収束し、GDは小さな固有値方向に沿って収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T21:07:52Z) - Orbital MCMC [82.54438698903775]
任意の微分同相写像から周期軌道を構築するための2つの実用的なアルゴリズムを提案する。
また,両カーネルの実用的メリットを実証した実証的研究を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T22:25:52Z) - Analysis of a density matrix renormalization group approach for
transport in open quantum systems [0.0]
密度行列再正規化群に基づくツールは閉系の研究に広く利用されている。
本稿では,MPS(State-of-the-art matrix Product State)とテンソルネットワーク手法に基づく実装を提案する。
この実装は, 1次元システムにおける熱輸送の研究に適していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-17T10:37:49Z) - Transcorrelated Density Matrix Renormalization Group [0.0]
強相関系に対するエネルギーの効率的な近似のための超相関密度行列正規化群(tcDMRG)理論を導入する。
tcDMRGは、固定ジャストロウまたはグッツウィラー相関器と行列積状態の積として波動関数を符号化する。
我々は, tcDMRGの高速エネルギー収束を実証し, tcDMRGが準一次元システムを超えて標準DMRGの効率を向上できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-05T23:20:14Z)
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。