論文の概要: Efficient Simulation of Dynamics in Two-Dimensional Quantum Spin Systems
with Isometric Tensor Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08394v2
- Date: Mon, 7 Nov 2022 02:37:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-04 11:39:00.469981
- Title: Efficient Simulation of Dynamics in Two-Dimensional Quantum Spin Systems
with Isometric Tensor Networks
- Title(参考訳): 等尺テンソルネットワークを用いた二次元量子スピン系のダイナミクスの効率的なシミュレーション
- Authors: Sheng-Hsuan Lin, Michael Zaletel, Frank Pollmann
- Abstract要約: 最近導入された等尺テンソルネットワーク状態(isoTNS)の計算能力について検討する。
アイソTNSに基づくアルゴリズムの実装に関する技術的詳細を議論し、異なるアンタングルの比較を行う。
2次元量子スピン系の動的スピン構造係数を2つのパラダイムモデルに対して計算する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate the computational power of the recently introduced class of
isometric tensor network states (isoTNSs), which generalizes the isometric
conditions of the canonical form of one-dimensional matrix-product states to
tensor networks in higher dimensions. We discuss several technical details
regarding the implementation of isoTNSs-based algorithms and compare different
disentanglers -- which are essential for an efficient handling of isoTNSs. We
then revisit the time evolving block decimation for isoTNSs ($\text{TEBD}^2$)
and explore its power for real time evolution of two-dimensional (2D) lattice
systems. Moreover, we introduce a density matrix renormalization group
algorithm for isoTNSs ($\text{DMRG}^2$) that allows to variationally find
ground states of 2D lattice systems. As a demonstration and benchmark, we
compute the dynamical spin structure factor of 2D quantum spin systems for two
paradigmatic models: First, we compare our results for the transverse field
Ising model on a square lattice with the prediction of the spin-wave theory.
Second, we consider the Kitaev model on the honeycomb lattice and compare it to
the result from the exact solution.
- Abstract(参考訳): 本研究では,最近導入された一次元行列生成状態の等尺条件を高次元のテンソルネットワークに一般化する等尺テンソルネットワーク状態(isotnss)の計算能力について検討する。
我々は、アイソTNSベースのアルゴリズムの実装に関する技術的な詳細を議論し、アイソTNSの効率的な処理に欠かせない異なるアンタングルの比較を行う。
次に、 isotnss (\text{tebd}^2$) の時間発展ブロックデシメーションを再検討し、2次元(2次元)格子系の実時間発展におけるそのパワーを探求する。
さらに, 2次元格子系の基底状態の変分的探索を可能にする, iotnss (\text{dmrg}^2$) に対する密度行列再正規化群アルゴリズムを導入する。
実証およびベンチマークとして、2次元量子スピン系の動的スピン構造係数を2つのパラダイムモデルに対して計算する: まず、正方格子上の横場イジングモデルに対する結果とスピン波理論の予測を比較する。
次に,ハニカム格子上のキタエフモデルについて検討し,その解から得られた結果と比較する。
関連論文リスト
- Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。
量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T07:18:09Z) - Enhancing lattice kinetic schemes for fluid dynamics with Lattice-Equivariant Neural Networks [79.16635054977068]
我々はLattice-Equivariant Neural Networks (LENNs)と呼ばれる新しい同変ニューラルネットワークのクラスを提案する。
我々の手法は、ニューラルネットワークに基づく代理モデルLattice Boltzmann衝突作用素の学習を目的とした、最近導入されたフレームワーク内で開発されている。
本研究は,実世界のシミュレーションにおける機械学習強化Lattice Boltzmann CFDの実用化に向けて展開する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T17:23:15Z) - Two dimensional quantum lattice models via mode optimized hybrid CPU-GPU density matrix renormalization group method [0.0]
2つの空間次元量子格子モデル上で量子多体問題をシミュレートするためのハイブリッド数値計算手法を提案する。
本研究では, 2次元スピンレスフェルミオンモデルと, トーラス幾何学上のハバードモデルについて, 計算時間における数桁の大きさを節約できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T17:07:47Z) - Validating phase-space methods with tensor networks in two-dimensional
spin models with power-law interactions [0.0]
我々は、様々な実験プラットフォームで実装可能なXXZモデルと相互作用する2次元パワーローのダイナミクスを評価する。
システム内の相関の尺度としてスピンスクイーズを計算し、離散トランカド・ウィグナー近似(DTWA)を用いた半古典位相空間計算と比較する。
これらのシステムでは, 相対的に資源集約的なテンソルネットワーク表現にもかかわらず, システムサイズとの絡み合いのスケーリングを効率よく, 正確に把握する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T20:15:24Z) - Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。
そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-08T07:55:36Z) - Two Dimensional Isometric Tensor Networks on an Infinite Strip [1.2569180784533303]
有限平方格子上の2次元システムの効率的なシミュレーションを行うために,isoTNS (isoTNS) のクラスを導入する。
2次元量子状態の無限MPS表現をストリップアイソTNSに繰り返し変換し、結果として生じる状態の絡み合い特性を調べる。
最後に、無限時間進化ブロックデシミテーションアルゴリズム(iTEBDsuperscript2)を導入し、無限ストリップ幾何学の格子上の2次元横フィールドイジングモデルの基底状態を近似する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-25T19:00:06Z) - Fermionic Isometric Tensor Network States in Two Dimensions [1.0249620437941]
リアルタイムおよび仮想時間進化のための時間進化ブロック決定アルゴリズムをベンチマークした。
仮想時間進化は、ギャップ化されたシステム、ディラック点を持つシステム、ギャップのないエッジモードを持つシステムの基底状態エネルギーを精度良く生成する。
リアルタイムTEBDはチャーン絶縁体の境界上の2つのフェルミオンの散乱とカイラルエッジのダイナミクスをキャプチャする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T18:00:31Z) - Supplementing Recurrent Neural Network Wave Functions with Symmetry and
Annealing to Improve Accuracy [0.7234862895932991]
リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)は、人工知能のパラダイムから生まれたニューラルネットワークのクラスである。
本手法は, 三角格子上でのシステムサイズが14×14ドル以上の場合, 密度行列再正規化群(DMRG)よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-28T18:00:03Z) - Neural-Network Quantum States for Periodic Systems in Continuous Space [66.03977113919439]
我々は、周期性の存在下での強い相互作用を持つシステムのシミュレーションのために、神経量子状態の族を紹介する。
一次元系では、基底状態エネルギーと粒子の放射分布関数を非常に正確に推定する。
二つの次元において基底状態エネルギーの優れた推定値を得るが、これはより伝統的な手法から得られる結果に匹敵する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-22T15:27:30Z) - Connecting Weighted Automata, Tensor Networks and Recurrent Neural
Networks through Spectral Learning [58.14930566993063]
我々は、形式言語と言語学からの重み付き有限オートマトン(WFA)、機械学習で使用されるリカレントニューラルネットワーク、テンソルネットワークの3つのモデル間の接続を提示する。
本稿では,連続ベクトル入力の列上に定義された線形2-RNNに対する最初の証明可能な学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T15:28:00Z) - Graph Gamma Process Generalized Linear Dynamical Systems [60.467040479276704]
実マルチ変数時系列をモデル化するために,グラフガンマ過程(GGP)線形力学系を導入する。
時間的パターン発見のために、モデルの下での潜在表現は、時系列を多変量部分列の同相集合に分解するために使用される。
非零次ノード数が有限であるランダムグラフを用いて、潜時状態遷移行列の空間パターンと次元の両方を定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-25T04:16:34Z)
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。