論文の概要: Locally accurate tensor networks for thermal states and time evolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00710v3
- Date: Mon, 15 Nov 2021 09:03:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 03:30:52.307147
- Title: Locally accurate tensor networks for thermal states and time evolution
- Title(参考訳): 熱状態と時間発展のための局所的正確なテンソルネットワーク
- Authors: \'Alvaro M. Alhambra and J. Ignacio Cirac
- Abstract要約: 我々は、すべての局所観測可能量に対して近似的なPEPOを構築し、$i) 熱的期待値と$ii) ハイゼンベルク時間の進化を近似する。
必要な結合寸法は、システムのサイズではなく、温度や時間にのみ依存する。
量子クエンチにおける熱相関関数と期待値の近似にどのように使用できるかを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.913755431537592
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tensor network methods are routinely used in approximating various
equilibrium and non-equilibrium scenarios, with the algorithms requiring a
small bond dimension at low enough time or inverse temperature. These
approaches so far lacked a rigorous mathematical justification, since existing
approximations to thermal states and time evolution demand a bond dimension
growing with system size. To address this problem, we construct PEPOs that
approximate, for all local observables, $i)$ their thermal expectation values
and $ii)$ their Heisenberg time evolution. The bond dimension required does not
depend on system size, but only on the temperature or time. We also show how
these can be used to approximate thermal correlation functions and expectation
values in quantum quenches.
- Abstract(参考訳): テンソルネットワーク法は様々な平衡シナリオと非平衡シナリオの近似に常用され、アルゴリズムは十分低い時間または逆温度で小さな結合次元を必要とする。
これらのアプローチは、熱状態や時間発展に対する既存の近似が、系の大きさで成長する結合次元を要求するため、厳密な数学的正当性に欠けていた。
この問題に対処するために、すべての局所観測可能量に対して$i)$の熱予測値と$ii)$Heisenberg時間発展を近似するPEPOを構築する。
必要な結合寸法は、システムのサイズではなく、温度や時間にのみ依存する。
また,量子クエンチェにおける熱相関関数や期待値の近似にも利用できることを示した。
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