論文の概要: Tensor-Train Thermo-Field Memory Kernels for Generalized Quantum Master
Equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14273v2
- Date: Wed, 31 Aug 2022 17:09:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-28 11:52:21.615588
- Title: Tensor-Train Thermo-Field Memory Kernels for Generalized Quantum Master
Equations
- Title（参考訳）: 一般化量子マスター方程式のためのテンソルトレーニング熱場メモリカーネル
- Authors: Ningyi Lyu, Ellen Mulvihill, Micheline B. Soley, Eitan Geva and Victor
S. Batista
- Abstract要約: 本稿では,様々なタイプのGQMEによって記述されたスピン-ボソンモデルシステムにおける電子力学のベンチマーク量子シミュレーションに焦点を当てた。
特別なメモリカーネルと不均一項は、短時間の量子力学的に正確なテンソルトレイン温度場力学(TT-TFD)シミュレーションから得られる。
TT-TFDメモリカーネルは、近似入力法と組み合わせて、GQMEをデジタル量子コンピュータに実装できる量子回路を開発する際に、GQMEアプローチの主な不正確な原因についての洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The generalized quantum master equation (GQME) approach provides a rigorous
framework for deriving the exact equation of motion for any subset of
electronic reduced density matrix elements (e.g., the diagonal elements). In
the context of electronic dynamics, the memory kernel and inhomogeneous term of
the GQME introduce the implicit coupling to nuclear motion or dynamics of
electronic density matrix elements that are projected out (e.g., the
off-diagonal elements), allowing for efficient quantum dynamics simulations.
Here, we focus on benchmark quantum simulations of electronic dynamics in a
spin-boson model system described by various types of GQMEs. Exact memory
kernels and inhomogeneous terms are obtained from short-time
quantum-mechanically exact tensor-train thermo-field dynamics (TT-TFD)
simulations. The TT-TFD memory kernels provide insights on the main sources of
inaccuracies of GQME approaches when combined with approximate input methods
and pave the road for development of quantum circuits that could implement
GQMEs on digital quantum computers.
- Abstract（参考訳）: 一般化量子マスター方程式(gqme)アプローチは、電子還元密度行列要素(例えば対角要素)の任意の部分集合に対する厳密な運動方程式を導出するための厳密な枠組みを提供する。
電子動力学の文脈では、gqmeのメモリカーネルと不均質な用語は、投影される電子密度行列要素(例えば、オフ対角要素)の核運動や動力学への暗黙的結合を導入し、効率的な量子動力学シミュレーションを可能にする。
本稿では,様々な種類のgqmeで記述されたスピンボーソン模型系における電子動力学のベンチマーク量子シミュレーションに焦点を当てる。
特別なメモリカーネルと不均一項は、短期量子力学的に正確なテンソルトレイン温度場力学(TT-TFD)シミュレーションから得られる。
TT-TFDメモリカーネルは、近似入力法と組み合わせて、GQMEをデジタル量子コンピュータに実装できる量子回路を開発する際に、GQMEアプローチの主な不正確な原因についての洞察を提供する。
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