論文の概要: Resummation-based Quantum Monte Carlo for Entanglement Entropy Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01490v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 18:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 19:37:00.318807
• Title: Resummation-based Quantum Monte Carlo for Entanglement Entropy Computation
• Title（参考訳）: エンタングルメントエントロピー計算のための再仮定に基づく量子モンテカルロ
• Authors: Menghan Song Ting-Tung Wang, Zi Yang Meng
• Abstract要約: 本研究では,エンタングルメントエントロピー(EE)を効率を大幅に向上させるアルゴリズムResumEEを開発した。 我々のResumEEアルゴリズムは、多体系の量子絡み合いを正確に評価する重要な問題を解く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Based on the recently developed resummation-based quantum Monte Carlo method for the SU($N$) spin and loop-gas models, we develop a new algorithm, dubbed ResumEE, to compute the entanglement entropy (EE) with greatly enhanced efficiency. Our ResumEE converts the evaluation of the exponentially small value of the $\langle e^{-S^{(2)}}\rangle$, where $S^{(2)}$ is the 2nd order R\'enyi EE, to an important sampling process with polynomial accuracy such that the $S^{(2)}$ for a generic 2D quantum SU($N$) spin models can be readily computed without facing the exponential explosion of its variance. We benchmark our algorithm with the previously proposed estimators of $S^{(2)}$ on 1D and 2D SU($2$) Heisenberg spin systems to reveal its superior performance and then use it to detect the entanglement scaling data of the N\'eel-to-VBS transition on 2D SU($N$) Heisenberg model with continuously varying $N$. Our ResumEE algorithm solves the critical problem of precisely evaluating the quantum entanglement in many-body systems and will have a significant impact on reliable access to the conformal field theory data for the highly entangled quantum matter.
• Abstract（参考訳）: 最近開発されたSU($N$)スピンとループガスモデルに対する量子モンテカルロ法に基づいて, エンタングルメントエントロピー(EE)を計算し, 効率を大幅に向上させるアルゴリズムResumEEを開発した。 我々のResumEEは、$\langle e^{-S^{(2)}}\rangle$, where $S^{(2)}$は2次 R\'enyi EE の指数的に小さい値の評価を、一般的な 2D 量子 SU($N$) スピンモデルに対する$S^{(2)}$ のような多項式精度を持つ重要なサンプリングプロセスに変換する。 提案したS^{(2)}$ 1Dおよび2D SU($2$)ハイゼンベルクスピンシステムの推定器を用いてアルゴリズムをベンチマークし、その優れた性能を明らかにするとともに、2D SU($N$)ハイゼンベルクモデル上でのN'eel-to-VBS遷移のエンタングルメントスケーリングデータを検出する。 我々のResumEEアルゴリズムは、多体系の量子エンタングルメントを正確に評価する重要な問題を解き、高いエンタングルド量子物質に対する共形場理論データへの信頼性の高いアクセスに重要な影響を与える。

関連論文リスト

• Learning with Norm Constrained, Over-parameterized, Two-layer Neural Networks [54.177130905659155]
  近年の研究では、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)がニューラルネットワークによる関数のモデル化に適した空間ではないことが示されている。 本稿では,有界ノルムを持つオーバーパラメータ化された2層ニューラルネットワークに適した関数空間について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T15:04:07Z)
• The Cost of Entanglement Renormalization on a Fault-Tolerant Quantum Computer [0.042855555838080824]
  我々は、フォールトトレラント量子コンピュータ上で、ディープ・エンタングルメント・リノーマライゼーション・アンサッツを使用する可能性の詳細な推定を行う。 比較的大きなシステムサイズを推定するために、量子ビットの数が最大で1桁減少するのを観測する。 epsilon$, $mathcalOleft(fraclog Nepsilon right)$$T$ gates and $mathcalOleft(log Nright)$ qubits suffice のサイトあたりのエネルギーを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T18:00:17Z)
• Closed-form Filtering for Non-linear Systems [83.91296397912218]
  我々は密度近似と計算効率の面でいくつかの利点を提供するガウスPSDモデルに基づく新しいフィルタのクラスを提案する。 本研究では,遷移や観測がガウスPSDモデルである場合,フィルタリングを効率的にクローズド形式で行うことができることを示す。 提案する推定器は, 近似の精度に依存し, 遷移確率の正則性に適応する推定誤差を伴って, 高い理論的保証を享受する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T08:51:49Z)
• Low-depth Gaussian State Energy Estimation [0.0]
  基底状態エネルギー推定(GSEE)は、量子化学や材料において重要なサブルーチンである。 我々は、O(logDelta)$としてスケールする多数の操作を使用する新しいGSEEアルゴリズムについて詳述する。 このアルゴリズムは、Delta$を$Delta$と$epsilon$の何れかに置き換えることで、低深度とフル深度との間を補間するように適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T18:29:14Z)
• Quantum Algorithms for Sampling Log-Concave Distributions and Estimating Normalizing Constants [8.453228628258778]
  我々は,対数凹分布をサンプリングし,正規化定数を推定するための量子アルゴリズムを開発した。 我々はモンテカルロ法と量子ウォークの量子アナログを利用する。 また、正規化定数を推定するための1/epsilon1-o(1)$量子下界も証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T19:10:43Z)
• Recipes for the Digital Quantum Simulation of Lattice Spin Systems [0.0]
  本稿では,局所的な相互作用を持つ正則格子上に量子スピン系のディジタル量子シミュレーションアルゴリズムを構築する方法について述べる。 スピン系の最も重要なケースやクラスに対して、資源推定と量子回路要素を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T13:30:09Z)
• Gradient-Free Methods for Deterministic and Stochastic Nonsmooth Nonconvex Optimization [94.19177623349947]
  非滑らかな非最適化問題は、機械学習とビジネス製造に現れる。 2つのコア課題は、有限収束を保証する効率的な方法の開発を妨げる。 GFMとSGFMの2相版も提案され, 改良された大規模評価結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T06:53:24Z)
• Speeding up Learning Quantum States through Group Equivariant Convolutional Quantum Ans\"atze [13.651587339535961]
  我々はSU$(d)$対称性を持つ畳み込み量子回路の枠組みを開発する。 我々は、$nameSU(d)$と$S_n$ irrepbasesの同値性に関するHarrowの主張を証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-14T18:03:43Z)
• Higher-order Derivatives of Weighted Finite-state Machines [68.43084108204741]
  本研究では、重み付き有限状態機械の正規化定数に関する高次微分の計算について検討する。 文献に記載されていないすべての順序の導関数を評価するための一般アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは以前のアルゴリズムよりもはるかに高速である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T19:51:55Z)
• Variational Monte Carlo calculations of $\mathbf{A\leq 4}$ nuclei with an artificial neural-network correlator ansatz [62.997667081978825]
  光核の基底状態波動関数をモデル化するためのニューラルネットワーク量子状態アンサッツを導入する。 我々は、Aleq 4$核の結合エネルギーと点核密度を、上位のピオンレス実効場理論から生じるものとして計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T14:52:28Z)
• Quantum Algorithms for Simulating the Lattice Schwinger Model [63.18141027763459]
  NISQとフォールトトレラントの両方の設定で格子シュウィンガーモデルをシミュレートするために、スケーラブルで明示的なデジタル量子アルゴリズムを提供する。 格子単位において、結合定数$x-1/2$と電場カットオフ$x-1/2Lambda$を持つ$N/2$物理サイト上のシュウィンガーモデルを求める。 NISQと耐故障性の両方でコストがかかるオブザーバブルを、単純なオブザーバブルとして推定し、平均ペア密度を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T19:18:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。