論文の概要: Efficient Simulation of 1D Long-Range Interacting Systems at Any Temperature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02819v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 15:37:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 17:11:35.194032
- Title: Efficient Simulation of 1D Long-Range Interacting Systems at Any Temperature
- Title(参考訳): 任意の温度における1次元ロングレンジ干渉システムの効率的なシミュレーション
- Authors: Rakesh Achutha, Donghoon Kim, Yusuke Kimura, Tomotaka Kuwahara,
- Abstract要約: 全温度にわたる長距離相互作用を持つ1次元量子系の効率的な計算を実現する方法を提案する。
我々のアルゴリズムは準多項式ランタイム内で動作し、逆温度が$beta=rm poly(ln(n))$まで上がる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.22499166814992444
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a method that ensures efficient computation of one-dimensional quantum systems with long-range interactions across all temperatures. Our algorithm operates within a quasi-polynomial runtime for inverse temperatures up to $\beta={\rm poly}(\ln(n))$. At the core of our approach is the Density Matrix Renormalization Group algorithm, which typically does not guarantee efficiency. We have created a new truncation scheme for the matrix product operator of the quantum Gibbs states, which allows us to control the error analytically. Additionally, our method is applied to simulate the time evolution of systems with long-range interactions, achieving significantly better precision than that offered by the Lieb-Robinson bound.
- Abstract(参考訳): 全温度にわたる長距離相互作用を持つ1次元量子系の効率的な計算を実現する方法を提案する。
我々のアルゴリズムは準多項式ランタイム内で動作し、逆温度が$\beta={\rm poly}(\ln(n))$まで変化する。
我々のアプローチの核となるのは密度行列再正規化群アルゴリズムであり、これは一般に効率を保証しない。
我々は、量子ギブス状態の行列積演算子に対する新しいトランケーションスキームを作成し、その誤差を解析的に制御できるようにした。
さらに, 長距離相互作用を持つ系の時間発展をシミュレートし, リーブ・ロビンソン境界よりも精度が向上した。
関連論文リスト
- Universal algorithm for transforming Hamiltonian eigenvalues [0.8192907805418581]
我々は、その固有状態を不変に保ちながら、その固有値を変換することで、ハミルトニアンを操作する新しい方法を提供する。
我々は、未知のハミルトニアンの固有値上の任意の所望の関数を決定的に実装する普遍的アルゴリズムを開発する。
補助量子ビットを加えることなく、正時を負時へ変換する普遍的アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T12:06:12Z) - GRAPE optimization for open quantum systems with time-dependent
decoherence rates driven by coherent and incoherent controls [77.34726150561087]
グラディエントアセンセントパルス工学(GRAPE)法は量子制御の最適化に広く用いられている。
我々は、コヒーレント制御と非コヒーレント制御の両方によって駆動されるオープン量子系の目的関数を最適化するために、GRAPE法を採用する。
状態-状態遷移問題に対する数値シミュレーションによりアルゴリズムの効率を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-17T13:37:18Z) - Fast Computation of Optimal Transport via Entropy-Regularized Extragradient Methods [75.34939761152587]
2つの分布間の最適な輸送距離の効率的な計算は、様々な応用を促進するアルゴリズムとして機能する。
本稿では,$varepsilon$加法精度で最適な輸送を計算できるスケーラブルな一階最適化法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-30T15:46:39Z) - 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) - Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes [105.34822201378763]
本稿では,連続確率分布間のエントロピー最適輸送(EOT)計画を計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,シュリンガーブリッジ問題(Schr"odinger Bridge problem)として知られるEOTの動的バージョンのサドル点再構成に基づく。
大規模EOTの従来の手法とは対照的に,我々のアルゴリズムはエンドツーエンドであり,単一の学習ステップで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T14:35:13Z) - Semi-supervised Learning of Partial Differential Operators and Dynamical
Flows [68.77595310155365]
本稿では,超ネットワーク解法とフーリエニューラル演算子アーキテクチャを組み合わせた新しい手法を提案する。
本手法は, 1次元, 2次元, 3次元の非線形流体を含む様々な時間発展PDEを用いて実験を行った。
その結果、新しい手法は、監督点の時点における学習精度を向上し、任意の中間時間にその解を補間できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-28T19:59:14Z) - An Algebraically Converging Stochastic Gradient Descent Algorithm for
Global Optimization [14.336473214524663]
アルゴリズムの主要な構成要素は、目的関数の値に基づくランダム性である。
アルゴリズムの収束を代数学で証明し、パラメータ空間でチューニングする。
アルゴリズムの効率性とロバスト性を示す数値的な例をいくつか提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-12T16:27:49Z) - Fast Projected Newton-like Method for Precision Matrix Estimation under
Total Positivity [15.023842222803058]
現在のアルゴリズムはブロック座標降下法や近点アルゴリズムを用いて設計されている。
本稿では,2次元投影法に基づく新しいアルゴリズムを提案し,慎重に設計された探索方向と変数分割方式を取り入れた。
合成および実世界のデータセットに対する実験結果から,提案アルゴリズムは最先端の手法と比較して計算効率を著しく向上させることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T14:39:10Z) - Fast and differentiable simulation of driven quantum systems [58.720142291102135]
我々は、ダイソン展開に基づく半解析手法を導入し、標準数値法よりもはるかに高速に駆動量子系を時間発展させることができる。
回路QEDアーキテクチャにおけるトランスモン量子ビットを用いた2量子ゲートの最適化結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T21:43:38Z) - Fast inversion, preconditioned quantum linear system solvers, and fast
evaluation of matrix functions [4.327821619134312]
量子線形系を解くためのプレコンディショナーとして使用できる高速反転と呼ばれる量子プリミティブを導入する。
量子多体系の単一粒子グリーン関数の計算における事前条件付き線形システム解法の適用例を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-30T23:24:58Z) - CoolMomentum: A Method for Stochastic Optimization by Langevin Dynamics
with Simulated Annealing [23.87373187143897]
深層学習アプリケーションは、複数の局所ミニマを持つ非目的関数を大域的に最適化する必要がある。
物理シミュレーションでも同様の問題を解くために座標学習アルゴリズムが利用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-29T14:44:24Z)
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。