論文の概要: Computing local multipoint correlators using the numerical renormalization group

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00708v3
• Date: Wed, 13 Oct 2021 18:37:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 00:10:34.305670
• Title: Computing local multipoint correlators using the numerical renormalization group
• Title（参考訳）: 数値正規化群を用いた局所多点相関計算
• Authors: Seung-Sup B. Lee and Fabian B. Kugler and Jan von Delft
• Abstract要約: 量子不純物モデルの局所的な3点と4点の相関を計算するための数値再正規化群(NRG)アプローチを開発する。 われわれの方法では、あらゆる大きさの温度と周波数(想像的または現実的)を、大きくて小さいものから任意に扱うことができる。
• 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: Local three- and four-point correlators yield important insight into strongly correlated systems and have many applications. However, the nonperturbative, accurate computation of multipoint correlators is challenging, particularly in the real-frequency domain for systems at low temperatures. In the accompanying paper, we introduce generalized spectral representations for multipoint correlators. Here, we develop a numerical renormalization group (NRG) approach, capable of efficiently evaluating these spectral representations, to compute local three- and four-point correlators of quantum impurity models. The key objects in our scheme are partial spectral functions, encoding the system's dynamical information. Their computation via NRG allows us to simultaneously resolve various multiparticle excitations down to the lowest energies. By subsequently convolving the partial spectral functions with appropriate kernels, we obtain multipoint correlators in the imaginary-frequency Matsubara, the real-frequency zero-temperature, and the real-frequency Keldysh formalisms. We present exemplary results for the connected four-point correlators of the Anderson impurity model, and for resonant inelastic x-ray scattering (RIXS) spectra of related impurity models. Our method can treat temperatures and frequencies -- imaginary or real -- of all magnitudes, from large to arbitrarily small ones.
• Abstract（参考訳）: 局所的な3点と4点の相関器は強い相関系に重要な洞察を与え、多くの応用をもたらす。 しかし、特に低温系の実周波数領域では、非摂動的かつ正確なマルチポイント相関器の計算は困難である。 本稿では,多点相関器の一般化スペクトル表現について述べる。 本研究では,これらのスペクトル表現を効率的に評価できる数値的再正規化群(nrg)法を開発し,量子不純物モデルの局所的3点および4点相関子を計算する。 提案方式の鍵となるオブジェクトは部分スペクトル関数であり,システムの動的情報を符号化する。 NRGによる計算により、様々な多粒子励起を最低エネルギーまで同時に解くことができる。 その後、適切なカーネルで部分スペクトル関数を畳み込み、虚周波数松原、実周波数ゼロ温度、実周波数ケルディッシュ形式における多点相関子を得る。 本研究では、アンダーソン不純物モデルの結合4点相関子と、関連する不純物モデルの共鳴非弾性x線散乱(rixs)スペクトルの例を示す。 われわれの方法では、あらゆる大きさの温度と周波数(想像または実)を、大きくて小さいものから任意に扱うことができる。

関連論文リスト

• Extracting spectral properties of small Holstein polarons from a transmon-based analog quantum simulator [0.0]
  本稿では、ホルスタインモデルの量子アナログシミュレータから、小さなホルスタインポーラロンのスペクトル特性を抽出する方法を示す。 このシステムの関連する単一粒子運動量-周波数分解スペクトル関数は、幅広いパラメータ値に対して計算される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T15:06:22Z)
• Let Quantum Neural Networks Choose Their Own Frequencies [0.0]
  我々は、量子モデルをジェネレータにトレーニング可能なパラメータの集合を含むように一般化し、トレーニング可能な周波数(TF)量子モデルへと導く。 我々は,TFモデルが手作業の解決に望ましい特性を持つジェネレータを学習する方法を数値的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T18:00:07Z)
• Universal spectral correlations in interacting chaotic few-body quantum systems [0.0]
  この2つの制限条件の単純な組み合わせとして,非相互作用型から強相互作用型へのスペクトル形状因子の遷移が説明できることを示した。 本手法は実際の物理系におけるスペクトル相関を正確に把握し, キック式結合ロータについて実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T16:37:08Z)
• Momentum Diminishes the Effect of Spectral Bias in Physics-Informed Neural Networks [72.09574528342732]
  物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)アルゴリズムは、偏微分方程式(PDE)を含む幅広い問題を解く上で有望な結果を示している。 彼らはしばしば、スペクトルバイアスと呼ばれる現象のために、ターゲット関数が高周波の特徴を含むとき、望ましい解に収束しない。 本研究は, 運動量による勾配降下下で進化するPINNのトレーニングダイナミクスを, NTK(Neural Tangent kernel)を用いて研究するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T19:03:10Z)
• Quaternion Factorization Machines: A Lightweight Solution to Intricate Feature Interaction Modelling [76.89779231460193]
  factorization machine(fm)は、機能間の高次インタラクションを自動的に学習し、手動の機能エンジニアリングを必要とせずに予測を行うことができる。 本研究では,スパース予測解析のためのQFM(Quaternion factorization Machine)とQNFM(Quaternion neural factorization Machine)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T00:02:36Z)
• Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on Quantum Computers [52.77024349608834]
  少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。 逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T18:21:00Z)
• Out-of-time-order correlations and the fine structure of eigenstate thermalisation [58.720142291102135]
  量子情報力学と熱化を特徴付けるツールとして、OTOC(Out-of-time-orderor)が確立されている。 我々は、OTOCが、ETH(Eigenstate Thermalisation hypothesis)の詳細な詳細を調査するための、本当に正確なツールであることを明確に示している。 無限温度状態における局所作用素の和からなる可観測物の一般クラスに対して、$omega_textrmGOE$の有限サイズスケーリングを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T17:51:46Z)
• Multipoint correlation functions: spectral representation and numerical evaluation [0.0]
  多体フレームワークに適用可能な多点相関関数に対する一般化スペクトル表現を導出する。 本手法は時間順序特性からスペクトルを分離し、3つの形式主義の関係を解明する。 数値再正規化群 (NRG) 法を用いて, 選択した量子不純物モデルに対する数値結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-03T21:35:56Z)
• Variational Monte Carlo calculations of $\mathbf{A\leq 4}$ nuclei with an artificial neural-network correlator ansatz [62.997667081978825]
  光核の基底状態波動関数をモデル化するためのニューラルネットワーク量子状態アンサッツを導入する。 我々は、Aleq 4$核の結合エネルギーと点核密度を、上位のピオンレス実効場理論から生じるものとして計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T14:52:28Z)
• Multipole Graph Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations [57.90284928158383]
  物理系をシミュレーションするためのディープラーニングベースの手法を使用する際の大きな課題の1つは、物理ベースのデータの定式化である。 線形複雑度のみを用いて、あらゆる範囲の相互作用をキャプチャする、新しいマルチレベルグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 実験により, 離散化不変解演算子をPDEに学習し, 線形時間で評価できることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T21:56:22Z)

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。