論文の概要: Grassmann Time-Evolving Matrix Product Operators for Quantum Impurity Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05279v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 01:47:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 16:02:59.975893
• Title: Grassmann Time-Evolving Matrix Product Operators for Quantum Impurity Models
• Title（参考訳）: 量子不純物モデルのためのグラスマン時変行列演算子
• Authors: Ruofan Chen, Xiansong Xu, Chu Guo
• Abstract要約: 時間進化行列積演算子(TEMPO)は、ボゾン不純物問題に対する最先端テンソルネットワーク法である。 我々は、グラスマン経路積分を直接操作できるTEMPOのフルフェルミオンアナログであるグラスマン時間進化行列積作用素を開発する。
• 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: The time-evolving matrix product operators (TEMPO) method, which makes full use of the Feynman-Vernon influence functional, is the state-of-the-art tensor network method for bosonic impurity problems. However, for fermionic impurity problems the Grassmann path integral prohibits application of this method. We develop Grassmann time-evolving matrix product operators, a full fermionic analog of TEMPO, that can directly manipulates Grassmann path integrals with similar numerical cost as the bosonic counterpart. We further propose a zipup algorithm to compute expectation values on the fly without explicitly building a single large augmented density tensor, which boosts the efficiency of our method on top of the vanilla TEMPO. We demonstrate our method on the non-equilibrium dynamics of the single impurity Anderson models, and find a favorable performance against existing tensor network influence functional methods. Our method could significantly change the application landscape of tensor network based impurity solvers.
• Abstract（参考訳）: ファインマン・ヴァーノンの影響関数をフルに利用する時間発展行列積作用素(tempo)法は、ボソニック不純物問題に対する最先端テンソルネットワーク法である。 しかし、フェルミオン不純物問題に対して、グラスマン経路積分はこの方法の適用を禁止している。 我々は、グラスマン経路積分を直接操作できるTEMPOのフルフェルミオンアナログであるグラスマン時間進化行列積作用素を開発した。 さらに,バニラテンポ上に提案手法の効率性を高めるために,単一の拡張密度テンソルを明示的に構築することなく,フライ上の期待値を計算するzipupアルゴリズムを提案する。 本手法は, 単一不純物アンダーソンモデルの非平衡ダイナミクスを実証し, 既存のテンソルネットワークの影響関数法に対して良好な性能を示す。 提案手法はテンソルネットワークに基づく不純物解法の適用状況を大きく変えることができる。

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