論文の概要: Entanglement bipartitioning and tree tensor networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11741v2
- Date: Thu, 5 Jan 2023 06:22:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 19:44:36.086010
- Title: Entanglement bipartitioning and tree tensor networks
- Title(参考訳): 絡み合い分割とツリーテンソルネットワーク
- Authors: Kouichi Okunishi, Hiroshi Ueda, Tomotoshi Nishino
- Abstract要約: 本稿では,量子多体システムのためのツリーテンソルネットワーク(TTN)の最適ネットワーク構造を設計するための絡み合い分割手法を提案する。
最大16個のサイトの絡み合い分割は、1次元と2次元で$S=1/2$ハイゼンベルクモデルに対して非自明なツリーネットワーク構造をもたらすことを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose the entanglement bipartitioning approach to design an optimal
network structure of the tree-tensor-network (TTN) for quantum many-body
systems. Given an exact ground-state wavefunction, we perform sequential
bipartitioning of spin-cluster nodes so as to minimize the mutual information
or the maximum loss of the entanglement entropy associated with the branch to
be bipartitioned. We demonstrate that entanglement bipartitioning of up to 16
sites gives rise to nontrivial tree network structures for $S=1/2$ Heisenberg
models in one and two dimensions. The resulting TTNs enable us to obtain better
variational energies, compared with standard TTNs such as uniform matrix
product state and perfect-binary-tree tensor network.
- Abstract(参考訳): 本稿では,量子多体システムのためのツリーテンソルネットワーク(TTN)の最適ネットワーク構造を設計するための絡み合い分割手法を提案する。
厳密な基底状態波動関数が与えられると、スピンクラスターノードの逐次二分割を行い、二分割されるブランチに関連する絡み合いエントロピーの相互情報や最大損失を最小限に抑える。
16地点までの絡み合い2分割は、1次元および2次元の$s=1/2$ハイゼンベルクモデルに対して非自明なツリーネットワーク構造をもたらすことを実証する。
その結果,一様行列積状態や完全二分木テンソルネットワークなどの標準TTNと比較して,より優れた変動エネルギーが得られることがわかった。
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