論文の概要: Variational adiabatic transport of tensor networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00748v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 19:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 03:15:35.332453
• Title: Variational adiabatic transport of tensor networks
• Title（参考訳）: テンソルネットワークの変分断断熱輸送
• Authors: Hyeongjin Kim, Matthew T. Fishman, Dries Sels
• Abstract要約: 本稿では,行列積演算子としての断熱ゲージポテンシャルを構成するテンソルネットワークについて論じる。 私たちは、研究するモデルの臨界点を通じて、確実に状態を輸送できることを示します。
• 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 discuss a tensor network method for constructing the adiabatic gauge potential -- the generator of adiabatic transformations -- as a matrix product operator, which allows us to adiabatically transport matrix product states. Adiabatic evolution of tensor networks offers a wide range of applications, of which two are explored in this paper: improving tensor network optimization and scanning phase diagrams. By efficiently transporting eigenstates to quantum criticality and performing intermediary density matrix renormalization group (DMRG) optimizations along the way, we demonstrate that we can compute ground and low-lying excited states faster and more reliably than a standard DMRG method at or near quantum criticality. We demonstrate a simple automated step size adjustment and detection of the critical point based on the norm of the adiabatic gauge potential. Remarkably, we are able to reliably transport states through the critical point of the models we study.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 行列積演算子としてアディベートゲージポテンシャル(アディベート変換の生成元)を構築するためのテンソルネットワーク法について論じ, 行列積状態のアディベート輸送を可能にする。 テンソルネットワークの断熱的進化は、幅広い応用を提供するが、その2つは、テンソルネットワークの最適化と走査位相図の改善である。 固有状態を量子臨界に効率的に輸送し、その過程で中間密度行列再正規化群(DMRG)の最適化を行うことにより、量子臨界度付近の標準DMRG法よりも高速かつ確実に基底および低層励起状態を計算できることを実証する。 本稿では, 簡易な自動ステップサイズ調整と, 断熱ゲージ電位の標準値に基づく臨界点の検出について述べる。 驚くべきことに、我々は研究するモデルの臨界点を通して確実に状態を輸送することができる。

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