論文の概要: Bang-bang preparation of quantum many-body ground states in two dimensions: optimization of the algorithm with a two-dimensional tensor network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09158v4
- Date: Tue, 11 Jun 2024 20:14:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 23:03:49.494752
- Title: Bang-bang preparation of quantum many-body ground states in two dimensions: optimization of the algorithm with a two-dimensional tensor network
- Title（参考訳）: 2次元量子多体基底状態のバンバン準備--2次元テンソルネットワークを用いたアルゴリズムの最適化
- Authors: Yintai Zhang, Jacek Dziarmaga,
- Abstract要約: バンバン(BB)アルゴリズムは、2次元(2次元)量子多体ハミルトンの基底状態を作成する。
近傍テンソル更新を用いて、BB進化を無限対密度射影状態(iPEPS)でシミュレートする。
最適BBエネルギーは最適APエネルギーよりもはるかに速いバン数と収束する。
- 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: A bang-bang (BB) algorithm prepares the ground state of a two-dimensional (2D) quantum many-body Hamiltonian $H=H_1+H_2$ by evolving an initial product state alternating between $H_1$ and $H_2$. We use the neighborhood tensor update to simulate the BB evolution with an infinite pair-entangled projected state (iPEPS). The alternating sequence is optimized with the final energy as a cost function. The energy is calculated with the tangent space methods for the sake of their stability. The method is benchmarked in the 2D transverse field quantum Ising model near its quantum critical point against a ground state obtained by variational optimization of the iPEPS. The optimal BB sequence differs non-perturbatively from a sequence simulating quantum annealing or adiabatic preparation (AP) of the ground state. The optimal BB energy converges with the number of bangs much faster than the optimal AP energy.
- Abstract（参考訳）: バンバン(BB)アルゴリズムは、初期積状態が$H_1$と$H_2$の間で交互に変化することによって、2次元(2次元)量子多体ハミルトンの基底状態を作成する。
近傍テンソル更新を用いて、BB進化を無限対絡み状態 (iPEPS) でシミュレートする。
交代シーケンスは、最終エネルギーをコスト関数として最適化する。
エネルギーは、その安定性のために接空間法で計算される。
この手法は、iPEPSの変分最適化により得られた基底状態に対して、量子臨界点付近の2次元逆場量子イジングモデルでベンチマークされる。
最適BB配列は、基底状態の量子アニールまたは断熱処理(AP)をシミュレートする配列と非摂動的に異なる。
最適BBエネルギーは最適APエネルギーよりもはるかに速いバン数と収束する。
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