論文の概要: Tuning the entanglement growth in matrix-product-state evolution of
quantum systems by nonunitary similarity transformations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09925v1
- Date: Sun, 20 Feb 2022 22:58:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 10:06:18.182460
- Title: Tuning the entanglement growth in matrix-product-state evolution of
quantum systems by nonunitary similarity transformations
- Title(参考訳): 非単位類似性変換による量子系の行列-積-状態進化における絡み合い成長の調整
- Authors: Kai T. Liu, Feng-feng Song, Peng Zhang and David N. Beratan
- Abstract要約: 類似度変換を適切に選択することにより、エンタングルメント成長率を抑え、量子系の数値シミュレーションの効率を向上させる。
この変換は一般的な量子量体系に適用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.339270998665917
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The possibility of using similarity transformations to alter dynamical
entanglement growth in matrix-product-state simulations of quantum systems is
explored. By appropriately choosing the similarity transformation, the
entanglement growth rate is suppressed, improving the efficiency of numerical
simulations of quantum systems. The transformation can be applied to general
quantum-many-body systems.
- Abstract(参考訳): 量子系の行列積状態シミュレーションにおいて、類似性変換を用いて動的絡み合い成長を変化させる可能性を検討した。
類似性変換を適切に選択することにより、エンタングルメント成長速度が抑制され、量子システムの数値シミュレーションの効率が向上する。
この変換は一般の量子体系にも適用できる。
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