論文の概要: Comparative Study of State-of-the-Art Matrix-Product-State Methods for
Lattice Models with Large Local Hilbert Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07412v4
- Date: Thu, 30 Sep 2021 19:04:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-24 03:31:21.799001
- Title: Comparative Study of State-of-the-Art Matrix-Product-State Methods for
Lattice Models with Large Local Hilbert Spaces
- Title(参考訳): 局所ヒルベルト空間を有する格子モデルに対する現状行列生成法の比較検討
- Authors: Jan Stolpp, Thomas K\"ohler, Salvatore R. Manmana, Eric Jeckelmann,
Fabian Heidrich-Meisner and Sebastian Paeckel
- Abstract要約: マトリックス生成状態(MPS)は、柔軟で汎用的なアンザッツクラスを提供する。
計算複雑性に対処するための異なるアプローチを利用する,最先端MPSの3つの手法を記述・比較する。
本研究では,これらの手法の特性をホルシュタイン模型の例として解析し,高精度な計算と,関連する基底状態オブザーバブルの有限サイズスケーリング解析を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.06524460254566902
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Lattice models consisting of high-dimensional local degrees of freedom
without global particle-number conservation constitute an important problem
class in the field of strongly correlated quantum many-body systems. For
instance, they are realized in electron-phonon models, cavities, atom-molecule
resonance models, or superconductors. In general, these systems elude a
complete analytical treatment and need to be studied using numerical methods
where matrix-product states (MPS) provide a flexible and generic ansatz class.
Typically, MPS algorithms scale at least quadratic in the dimension of the
local Hilbert spaces. Hence, tailored methods, which truncate this dimension,
are required to allow for efficient simulations. Here, we describe and compare
three state-of-the-art MPS methods each of which exploits a different approach
to tackle the computational complexity. We analyze the properties of these
methods for the example of the Holstein model, performing high-precision
calculations as well as a finite-size-scaling analysis of relevant ground-state
obervables. The calculations are performed at different points in the phase
diagram yielding a comprehensive picture of the different approaches.
- Abstract(参考訳): 大域的粒子数保存を伴わない高次元局所自由度格子モデルは、強相関量子多体系の分野において重要な問題クラスである。
例えば、電子-フォノン模型、キャビティ、原子-分子共鳴モデル、超伝導体で実現される。
一般に、これらのシステムは完全な解析処理を省略し、行列生成状態(MPS)が柔軟で汎用的なアンザッツクラスを提供する数値的手法を用いて研究する必要がある。
通常、mpsアルゴリズムは局所ヒルベルト空間の次元において少なくとも二次スケールする。
したがって、この次元を切断する調整法は、効率的なシミュレーションを可能にするために必要である。
本稿では、計算複雑性に取り組むために異なるアプローチを利用する3つの最先端MPS手法を記述・比較する。
ホルスタイン模型の例として,これらの手法の特性を解析し,高精度計算を行い,関連する基底状態の有限スケール解析を行った。
計算は相図の異なる点で行われ、異なるアプローチの包括的な図が得られます。
関連論文リスト
- Uncertainty Quantification in Large Language Models Through Convex Hull Analysis [0.36832029288386137]
本研究では凸船体解析を用いた不確実性定量化のための新しい幾何学的手法を提案する。
提案手法は, 応答埋め込みの空間特性を利用して, モデル出力の分散と可変性を計測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-28T07:47:34Z) - Data-freeWeight Compress and Denoise for Large Language Models [101.53420111286952]
パラメータ行列を圧縮する手法として,データフリーなジョイントランクk近似を提案する。
キャリブレーションデータなしで、元の性能の93.43%を維持しながら80%のパラメータのモデルプルーニングを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T05:51:47Z) - Gaussian Entanglement Measure: Applications to Multipartite Entanglement
of Graph States and Bosonic Field Theory [50.24983453990065]
フービニ・スタディ計量に基づく絡み合い尺度は、Cocchiarellaと同僚によって最近導入された。
本稿では,多モードガウス状態に対する幾何絡み合いの一般化であるガウスエンタングルメント尺度(GEM)を提案する。
自由度の高い系に対する計算可能な多部絡み合わせ測度を提供することにより、自由なボゾン場理論の洞察を得るために、我々の定義が利用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-31T15:50:50Z) - Online Variational Sequential Monte Carlo [49.97673761305336]
我々は,計算効率が高く正確なモデルパラメータ推定とベイジアン潜在状態推定を提供する変分連続モンテカルロ法(VSMC)を構築した。
オンラインVSMCは、パラメータ推定と粒子提案適応の両方を効率よく、完全にオンザフライで実行することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T21:45:38Z) - Weighted Riesz Particles [0.0]
対象分布を、パラメータの無限次元空間が多くの決定論的部分多様体からなる写像と考える。
我々は、Rieszと呼ばれる点の性質を研究し、それをシーケンシャルMCMCに埋め込む。
低い評価で高い受け入れ率が得られることが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T14:36:46Z) - Gaussian process regression and conditional Karhunen-Lo\'{e}ve models
for data assimilation in inverse problems [68.8204255655161]
偏微分方程式モデルにおけるデータ同化とパラメータ推定のためのモデル逆アルゴリズムCKLEMAPを提案する。
CKLEMAP法は標準的なMAP法に比べてスケーラビリティがよい。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-26T18:14:12Z) - GANs and Closures: Micro-Macro Consistency in Multiscale Modeling [0.0]
本稿では,物理シミュレーションとバイアス法を併用して,条件分布をサンプリングする手法を提案する。
このフレームワークは, マルチスケールSDE動的システムサンプリングを改善することができることを示すとともに, 複雑性が増大するシステムにも期待できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-23T03:45:39Z) - Hybridized Methods for Quantum Simulation in the Interaction Picture [69.02115180674885]
本研究では,異なるシミュレーション手法をハイブリダイズし,インタラクション・ピクチャー・シミュレーションの性能を向上させるフレームワークを提案する。
これらのハイブリッド化手法の物理的応用は、電気遮断において$log2 Lambda$としてゲート複雑性のスケーリングをもたらす。
力学的な制約を受けるハミルトニアンシミュレーションの一般的な問題に対して、これらの手法は、エネルギーコストを課すために使われるペナルティパラメータ$lambda$とは無関係に、クエリの複雑さをもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T20:01:22Z) - A data-driven peridynamic continuum model for upscaling molecular
dynamics [3.1196544696082613]
分子動力学データから最適線形ペリダイナミックソリッドモデルを抽出する学習フレームワークを提案する。
我々は,符号変化の影響関数を持つ離散化LPSモデルに対して,十分な適切な正当性条件を提供する。
このフレームワークは、結果のモデルが数学的に適切であり、物理的に一貫したものであり、トレーニング中に使用するものと異なる設定によく当てはまることを保証します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-04T07:07:47Z) - Generalized Matrix Factorization: efficient algorithms for fitting
generalized linear latent variable models to large data arrays [62.997667081978825]
一般化線形潜在変数モデル(GLLVM)は、そのような因子モデルを非ガウス応答に一般化する。
GLLVMのモデルパラメータを推定する現在のアルゴリズムは、集約的な計算を必要とし、大規模なデータセットにスケールしない。
本稿では,GLLVMを高次元データセットに適用するための新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T04:28:19Z) - Efficient and Flexible Approach to Simulate Low-Dimensional Quantum
Lattice Models with Large Local Hilbert Spaces [0.08594140167290096]
任意の種類の格子モデルに対して,人工的な$U(1)$対称性を構築することができるマッピングを導入する。
生成された対称性を爆発させると、局所的な自由度に関連する数値費用は大幅に減少する。
本研究の結果は,典型的なアルゴリズムで発生する乱れの直感的な物理像を動機付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-19T14:13:56Z)
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。