論文の概要: Efficient Simulation of Quantum Many-body Thermodynamics by Tailoring Zero-temperature Tensor Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00244v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 06:46:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 03:22:22.947712
• Title: Efficient Simulation of Quantum Many-body Thermodynamics by Tailoring Zero-temperature Tensor Network
• Title（参考訳）: 零温度テンソルネットワークによる量子多体熱力学の効率的なシミュレーション
• Authors: Ding-Zu Wang, Guo-Feng Zhang, Maciej Lewenstein, Shi-Ju Ran
• Abstract要約: ゼロ温度分割関数を表すテンソルネットワーク(TN)から有限温度特性にアクセスすることを提案する。 提案されたアイデアは、ボソンとフェルミオンの高次元システムに拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.13230439190003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerical annealing and renormalization group have conceived various successful approaches to study the thermodynamics of strongly-correlated systems where perturbation or expansion theories fail to work. As the process of lowering the temperatures is usually involved in different manners, these approaches in general become much less efficient or accurate at the low temperatures. In this work, we propose to access the finite-temperature properties from the tensor network (TN) representing the zero-temperature partition function. We propose to "scissor" a finite part from such an infinite-size TN, and "stitch" it to possess the periodic boundary condition along the imaginary-time direction. We dub this approach as TN tailoring. Exceptional accuracy is achieved with a fine-tune process, surpassing the previous methods including the linearized tensor renormalization group [Phys. Rev. Lett. 106, 127202 (2011)], continuous matrix product operator [Phys. Rev. Lett. 125, 170604 (2020)], and etc. High efficiency is demonstrated, where the time cost is nearly independent of the target temperature including the extremely-low temperatures. The proposed idea can be extended to higher-dimensional systems of bosons and fermions.
• Abstract（参考訳）: 数値アニーリングと再正規化群は、摂動や展開理論が機能しない強相関系の熱力学を研究するために様々な成功したアプローチを考案した。 温度を下げる過程は通常異なる方法で行われるため、一般的にこれらのアプローチは低温でははるかに効率が悪く、正確になる。 本研究では、ゼロ温度分割関数を表すテンソルネットワーク(TN)から有限温度特性にアクセスすることを提案する。 このような無限大tnから有限部分の「シッシャー」と、虚時方向に沿って周期境界条件を持つ「スティッチ」を提案する。 このアプローチをTNの調整として行います。 線形化テンソル再正規化群[phys. rev. lett. 106, 127202 (2011)]、連続行列積作用素[phys. rev. lett. 125, 170604 (2020)]などを含む従来の方法を超える精巧なチューン過程によって、例外的な精度を達成する。 高い効率性を示し、非常に低い温度を含む目標温度とは時間コストがほぼ無関係である。 提案されたアイデアはボソンとフェルミオンの高次元系に拡張することができる。

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