論文の概要: Stochastic parameter optimization analysis of dynamical quantum critical phenomena in long-range transverse-field Ising chain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14121v4
• Date: Fri, 18 Oct 2024 09:32:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:21:50.711558
• Title: Stochastic parameter optimization analysis of dynamical quantum critical phenomena in long-range transverse-field Ising chain
• Title（参考訳）: 長距離横フィールドイジングチェーンにおける動的量子臨界現象の確率的パラメータ最適化解析
• Authors: Sora Shiratani, Synge Todo,
• Abstract要約: 一次元長次元逆場イジングモデルの量子相転移について検討する。 シミュレーションでは, 臨界点と普遍性に関する事前知識がなくても, サンプリング対象のパラメータを自動的に決定する。 後者の2つの普遍性境界として$sigma = 7/4$を支持する数値的な証拠を得ることに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The quantum phase transition of the one-dimensional long-range transverse-field Ising model is explored by combining the quantum Monte Carlo method and stochastic parameter optimization, specifically achieved by tuning correlation ratios so that space and imaginary time are isotropic. In our simulations, the simulator automatically determines the parameters to sample from, even without prior knowledge of the critical point and universality class. The leading-order finite-size corrections are eliminated by comparing two systems with different sizes; this procedure is also performed automatically. Varying the decay exponent of the long-range interaction, $\sigma$, we investigate $\sigma$-dependence of the dynamical exponent and the other critical exponents precisely in the mean-field, non-universal, and two-dimensional classical Ising universality regimes. We successfully obtained numerical evidence supporting $\sigma = 7/4$ as the universality boundary between the latter two.
• Abstract（参考訳）: 量子モンテカルロ法と確率的パラメータ最適化を組み合わせた一次元長距離横場イジングモデルの量子位相遷移について検討し、空間と虚時が等方的に等方性を持つように相関比を調整することによって特に達成した。 シミュレーションでは, 臨界点と普遍性に関する事前知識がなくても, サンプリング対象のパラメータを自動的に決定する。 異なる大きさの2つのシステムを比較することにより、先頭の有限サイズ補正を排除し、この手順も自動的に行われる。 長距離相互作用の減衰指数である$\sigma$を変数として、力学指数と他の臨界指数を平均場、非ユニバーサル、および2次元古典的イジング普遍性系において正確に調べる。 我々は、後者の2つの普遍性境界として$\sigma = 7/4$を支持する数値的な証拠を得ることに成功した。

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