論文の概要: Spectroscopy and complex-time correlations using minimally entangled typical thermal states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18484v1
• Date: Tue, 28 May 2024 18:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 22:13:00.908655
• Title: Spectroscopy and complex-time correlations using minimally entangled typical thermal states
• Title（参考訳）: 最小絡み合った典型的な熱状態を用いた分光と複素時間相関
• Authors: Zhenjiu Wang, Paul McClarty, Dobromila Dankova, Andreas Honecker, Alexander Wietek,
• Abstract要約: 最小絡み合った典型的な熱状態を用いた相関器の計算に実践的なアプローチを導入する。 これらの数値的手法がシャストリー・サザーランドモデルの有限温度力学を捉えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tensor network states have enjoyed great success at capturing aspects of strong correlation physics. However, obtaining dynamical correlators at non-zero temperatures is generically hard even using these methods. Here, we introduce a practical approach to computing such correlators using minimally entangled typical thermal states (METTS). While our primary method directly computes dynamical correlators of physical operators in real time, we propose extensions where correlations are evaluated in the complex-time plane. The imaginary time component bounds the rate of entanglement growth and strongly alleviates the computational difficulty allowing the study of larger system sizes. To extract the physical correlator one must take the limit of purely real-time evolution. We present two routes to obtaining this information (i) via an analytic correlation function in complex time combined with a stochastic analytic continuation method to obtain the real-time limit and (ii) a hermitian correlation function that asymptotically captures the desired correlation function quantitatively without requiring effort of numerical analytic continuation. We show that these numerical techniques capture the finite-temperature dynamics of the Shastry-Sutherland model - a model of interacting spin one-half in two dimensions.
• Abstract（参考訳）: テンソルネットワーク状態は強い相関物理学の側面を捉えて大きな成功を収めた。 しかし,非零温度での動的相関器の取得は,これらの手法を用いても一般に困難である。 本稿では,最小絡み合った典型的な熱状態(METTS)を用いた相関器の計算方法を提案する。 本手法は,物理演算子の動的相関を実時間で直接計算するが,複素時間平面上で相関が評価される拡張を提案する。 虚時成分は絡み合い成長の速度を束縛し、より大きなシステムサイズの研究を可能にする計算困難を強く緩和する。 物理相関器を抽出するには、純粋にリアルタイムな進化の限界を取る必要がある。 私たちはこの情報を得るための2つのルートを提示します。 (i)複素時間における解析相関関数と確率論的解析継続法を組み合わせることにより、実時間限界を求める。 (2) 数値解析継続の努力を必要とせず, 漸近的に所望の相関関数を定量的にキャプチャするエルミチアン相関関数。 これらの数値的手法は、2次元のスピン1/半の相互作用モデルであるシャストリー・サザーランドモデルの有限温度ダイナミクスを捉える。

関連論文リスト

• Approximating dynamical correlation functions with constant depth quantum circuits [0.0]
  複素周波数領域 $omega=Re(omega)+iIm(omega)$ の指数的精度で動的相関関数を近似できることを示す。 これらのアルゴリズムは実周波数軸から十分に離れた領域における相関関数の指数的に正確な近似を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T12:40:38Z)
• Correlation-aware Spatial-Temporal Graph Learning for Multivariate Time-series Anomaly Detection [67.60791405198063]
  時系列異常検出のための相関対応時空間グラフ学習(CST-GL)を提案する。 CST-GLは、多変量時系列相関学習モジュールを介してペアの相関を明示的にキャプチャする。 新規な異常スコアリング成分をCST-GLにさらに統合し、純粋に教師なしの方法で異常の度合いを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T11:04:27Z)
• Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
  実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。 そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z)
• Modeling the space-time correlation of pulsed twin beams [68.8204255655161]
  パラメトリックダウンコンバージョンによって生成される絡み合ったツインビームは、画像指向アプリケーションで好まれるソースである。 本研究では,時間消費数値シミュレーションと非現実的な平面波ポンプ理論のギャップを埋めることを目的とした半解析モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T11:29:49Z)
• Dynamics of correlation spreading in low-dimensional transverse-field Ising models [0.0]
  1(1D)と2次元(2D)における横場イジングモデルにおける磁気乱れ状態から始まる量子クエンチ後の相関の動的拡散について検討する。 いくつかの手法を用いて縦・横スピン相関関数を等時解析する。 本研究は, 将来のリブ・ロビンソン境界の相関拡散と理論的洗練に関する量子シミュレーション実験に有用なベンチマークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-04T02:02:21Z)
• Haar averaged moments of correlation functions and OTOCs in Floquet systems [0.0]
  我々は、$n$-point相関関数の選択の動作を制限する大きな$q$の正確な式を導出する。 OTOCを小さく簡単に計算でき、より一般的な文脈で展開できるという一般的な原理が見つかる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T14:22:43Z)
• Minimally Entangled Typical Thermal States Algorithms for Finite Temperature Matsubara Green Functions [0.0]
  有限温度テンソルネットワークを拡張して,松原の仮想時間相関関数を計算する。 ベンチマークとして、単バンドアンダーソン不純物モデルについて検討する。 結果は、最先端の連続したモンテカルロと競合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T13:02:25Z)
• Out-of-time-order correlations and the fine structure of eigenstate thermalisation [58.720142291102135]
  量子情報力学と熱化を特徴付けるツールとして、OTOC(Out-of-time-orderor)が確立されている。 我々は、OTOCが、ETH(Eigenstate Thermalisation hypothesis)の詳細な詳細を調査するための、本当に正確なツールであることを明確に示している。 無限温度状態における局所作用素の和からなる可観測物の一般クラスに対して、$omega_textrmGOE$の有限サイズスケーリングを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T17:51:46Z)
• Convolutional Tensor-Train LSTM for Spatio-temporal Learning [116.24172387469994]
  本稿では,ビデオシーケンスの長期相関を効率的に学習できる高次LSTMモデルを提案する。 これは、時間をかけて畳み込み特徴を組み合わせることによって予測を行う、新しいテンソルトレインモジュールによって達成される。 この結果は,幅広いアプリケーションやデータセットにおいて,最先端のパフォーマンス向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T05:00:01Z)

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。