論文の概要: Higher Berry Curvature from the Wave Function I: Schmidt Decomposition and Matrix Product States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05316v1
- Date: Wed, 8 May 2024 18:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 15:02:12.566700
- Title: Higher Berry Curvature from the Wave Function I: Schmidt Decomposition and Matrix Product States
- Title(参考訳): 波動関数による高次ベリー曲率 I:Schmidt分解と行列積状態
- Authors: Ophelia Evelyn Sommer, Xueda Wen, Ashvin Vishwanath,
- Abstract要約: ヒューリスティックなHBCはシステム内の局所ベリー曲率の流れを捉えている。
変換不変MPSに対して、これは量子化された不変量をもたらすことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Higher Berry curvature (HBC) is the proposed generalization of Berry curvature to infinitely extended systems. Heuristically HBC captures the flow of local Berry curvature in a system. Here we provide a simple formula for computing the HBC for extended $d = 1$ systems at the level of wave functions using the Schmidt decomposition. We also find a corresponding formula for matrix product states (MPS), and show that for translationally invariant MPS this gives rise to a quantized invariant. We demonstrate our approach with an exactly solvable model and numerical calculations for generic models using iDMRG
- Abstract(参考訳): 高次ベリー曲率 (Higher Berry curvature, HBC) は、ベリー曲率の無限拡張系への一般化である。
ヒューリスティックなHBCはシステム内の局所ベリー曲率の流れを捉えている。
ここでは、Schmidt分解を用いた波動関数のレベルにおける拡張$d = 1$システムに対するHBCの計算式を提供する。
また、行列積状態 (MPS) に対する対応する公式を見つけ、翻訳不変MPSに対して、これは量子化された不変量をもたらすことを示す。
iDMRGを用いた一般モデルに対する解法モデルと数値計算によるアプローチの実証
関連論文リスト
- Highly Adaptive Ridge [84.38107748875144]
直交可積分な部分微分を持つ右連続函数のクラスにおいて,$n-2/3$自由次元L2収束率を達成する回帰法を提案する。
Harは、飽和ゼロオーダーテンソル積スプライン基底展開に基づいて、特定のデータ適応型カーネルで正確にカーネルリッジレグレッションを行う。
我々は、特に小さなデータセットに対する最先端アルゴリズムよりも経験的性能が優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T17:06:06Z) - Bellman Diffusion: Generative Modeling as Learning a Linear Operator in the Distribution Space [72.52365911990935]
本稿では,MDPの線形性を維持する新しいDGMフレームワークであるBellman Diffusionを紹介する。
この結果から,ベルマン拡散は分布RLタスクにおける従来のヒストグラムベースベースラインよりも1.5倍高速に収束し,精度の高い画像生成装置であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-02T17:53:23Z) - Higher Berry Connection for Matrix Product States [0.0]
パラメータ空間上のパラメータ化行列積状態(MPS)の族に対する接続、より高いベリー接続を導入する。
簡単な非自明なモデルに対する我々の公式の使用を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-08T18:00:33Z) - Higher Berry Curvature from the Wave function II: Locally Parameterized States Beyond One Dimension [0.0]
短距離絡み合っている格子系の族に対する位相不変量を構築するための体系的波動関数に基づくアプローチを提案する。
この構成は、$d$次元格子系の基底状態と見なせるテンソルネットワークの族が与えられる場合に特に適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-08T18:00:08Z) - Dynamical System Identification, Model Selection and Model Uncertainty Quantification by Bayesian Inference [0.8388591755871735]
本研究では,時系列データから動的システム同定を行うためのMAPフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T12:16:52Z) - Randomized Physics-Informed Machine Learning for Uncertainty
Quantification in High-Dimensional Inverse Problems [49.1574468325115]
本研究では,高次元逆問題における不確実性定量化のための物理インフォームド機械学習手法を提案する。
我々は解析的に、そして、ハミルトン・モンテカルロとの比較を通して、rPICKLE はベイズ則によって与えられる真の後続に収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T07:33:16Z) - Gaussian process regression and conditional Karhunen-Lo\'{e}ve models
for data assimilation in inverse problems [68.8204255655161]
偏微分方程式モデルにおけるデータ同化とパラメータ推定のためのモデル逆アルゴリズムCKLEMAPを提案する。
CKLEMAP法は標準的なMAP法に比べてスケーラビリティがよい。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-26T18:14:12Z) - Gaussian matrix product states cannot efficiently describe critical
systems [0.913755431537592]
自由ホッピングフェルミオンの単純な臨界モデルでは、GfMPSの基底状態への近似はシステムサイズと重なり合う結合次元を持つ必要がある。
また、必要な結合次元が亜指数であることの数値的な証拠も提供し、そのため、それでも適度な資源でシミュレートすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-05T20:26:56Z) - Matrix product states for Hartree-Fock-Bogoliubov wave functions [5.037217413075692]
本稿では,Hartree-Fock-Bogoliubov波動関数を行列積状態(MPS)に変換する方法を提案する。
還元密度行列の固有ベクトルもBogoliubov vacuaである特異な絡み合い構造を利用する。
本手法の性能は,ハニカム格子上でのKitaev鎖とMajorana-Hubbardモデルでベンチマークした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-17T13:36:08Z) - Average-case Speedup for Product Formulas [69.68937033275746]
製品公式(英: Product formulas)またはトロッター化(英: Trotterization)は、量子系をシミュレートする最も古い方法であり、いまだに魅力的な方法である。
我々は、ほとんどの入力状態に対して、トロッター誤差が定性的に優れたスケーリングを示すことを証明した。
我々の結果は、平均的なケースにおける量子アルゴリズムの研究の扉を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-09T18:49:48Z) - Non-Markovian Stochastic Schr\"odinger Equation: Matrix Product State
Approach to the Hierarchy of Pure States [65.25197248984445]
開有限温度における非マルコフ力学に対する行列積状態(HOMPS)の階層を導出する。
HOMPSの有効性と効率性はスピン-ボソンモデルと長鎖に対して示され、各部位は構造化された強非マルコフ環境に結合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-14T01:47:30Z)
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。