論文の概要: Importance Sampling Scheme for the Stochastic Simulation of Quantum Spin Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16468v2
• Date: Wed, 30 Jun 2021 12:05:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 03:31:16.043214
• Title: Importance Sampling Scheme for the Stochastic Simulation of Quantum Spin Dynamics
• Title（参考訳）: 量子スピンダイナミクスの確率シミュレーションにおける重要サンプリング方式
• Authors: Stefano De Nicola
• Abstract要約: 我々は,量子スピンダイナミクスのシミュレーションのための重要なサンプリング手法を開発した。 次に、支配的な軌道に近い軌道を優先的にサンプリングする正確な変換を行う。 本手法は, 変動量の時間的増加を低減できることを示す。
• 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: The numerical simulation of dynamical phenomena in interacting quantum systems is a notoriously hard problem. Although a number of promising numerical methods exist, they often have limited applicability due to the growth of entanglement or the presence of the so-called sign problem. In this work, we develop an importance sampling scheme for the simulation of quantum spin dynamics, building on a recent approach mapping quantum spin systems to classical stochastic processes. The importance sampling scheme is based on identifying the classical trajectory that yields the largest contribution to a given quantum observable. An exact transformation is then carried out to preferentially sample trajectories that are close to the dominant one. We demonstrate that this approach is capable of reducing the temporal growth of fluctuations in the stochastic quantities, thus extending the range of accessible times and system sizes compared to direct sampling. We discuss advantages and limitations of the proposed approach, outlining directions for further developments.
• Abstract（参考訳）: 相互作用量子系における力学現象の数値シミュレーションは、非常に難しい問題である。 多くの有望な数値法が存在するが、絡み合いの増大やいわゆる符号問題の存在により適用性に制限があることが多い。 本研究では,量子スピン系を古典確率過程にマッピングする最近のアプローチに基づいて,量子スピンダイナミクスのシミュレーションのための重要なサンプリング手法を開発する。 重要サンプリングスキームは、与えられた量子オブザーバブルに最も貢献する古典的な軌道を特定することに基づいている。 次に、支配的な軌道に近い軌道を優先的にサンプリングする正確な変換を行う。 本手法は,確率的量のゆらぎの時間的増大を低減し,直接サンプリングに比べてアクセス可能な時間とシステムサイズの範囲を拡張できることを実証する。 提案手法の利点と限界について論じ,今後の展開の方向性を概説する。

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