論文の概要: Connectivity matters: Impact of bath modes ordering and geometry in Open Quantum System simulation with Matrix Product States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04145v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 09:20:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 16:16:11.502299
• Title: Connectivity matters: Impact of bath modes ordering and geometry in Open Quantum System simulation with Matrix Product States
• Title（参考訳）: 接続性の問題:マトリックス製品状態を用いたオープン量子システムシミュレーションにおけるバスモード順序と幾何の影響
• Authors: Thibaut Lacroix, Brendon W. Lovett, Alex W. Chin,
• Abstract要約: 結合系+環境状態を行列積状態として記述できるボソニックな環境モードの単純な順序付けにより,収束に必要な結合次元を大幅に削減できることを示す。 その結果,テンソルネットワークのトポロジを微調整する複雑な相関解析は不要であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Being able to study the dynamics of quantum systems interacting with several environments is important in many settings ranging from quantum chemistry to quantum thermodynamics, through out-of-equilibrium systems. For such problems tensor network-based methods are state-of-the-art approaches to perform numerically exact simulations. However, to be used efficiently in this multi-environment non-perturbative context, these methods require a clever choice of the topology of the wave-function Ans\"atze. This is often done by analysing cross-correlations between different system and environment degrees of freedom. We show for canonical model Hamiltonians that simple orderings of bosonic environmental modes, which enable to write the joint {System + Environments} state as a matrix product state, reduce considerably the bond dimension required for convergence. These results suggest that complex correlation analyses in order to tweak tensor networks topology (e.g. entanglement renormalization) are usually not necessary and that tree tensor network states are sub-optimal compared to simple matrix product states in several applications.
• Abstract（参考訳）: いくつかの環境と相互作用する量子系の力学を研究できることは、量子化学から量子熱力学まで、非平衡系を通して多くの環境において重要である。 このような問題に対して、テンソルネットワークに基づく手法は、数値的に正確なシミュレーションを行うための最先端の手法である。 しかし、この多環境非摂動文脈で効率的に使用されるためには、これらの手法は波動関数 Ans\atze の位相を巧妙に選択する必要がある。 これはしばしば、異なるシステムと環境自由度の間の相互関係を分析して行われる。 正準モデルハミルトニアンに対し、ボゾン環境モードの単純な順序付けにより、結合 {System + Environments} 状態が行列積状態として書けることを示し、収束に必要な結合次元を著しく減少させる。 これらの結果は、テンソルネットワークトポロジ(例えばエンタングル化の正規化)を微調整する複雑な相関解析は、通常不要であり、木テンソルネットワーク状態は、いくつかの応用において単純な行列積状態と比較して、準最適であることを示している。

関連論文リスト

• Efficiency of Dynamical Decoupling for (Almost) Any Spin-Boson Model [44.99833362998488]
  構造ボソニック環境と結合した2レベル系の動的疎結合を解析的に検討した。 このようなシステムに対して動的疎結合が機能する十分な条件を見つける。 私たちの境界は、様々な関連するシステムパラメータで正しいスケーリングを再現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T04:58:28Z)
• Approximately-symmetric neural networks for quantum spin liquids [0.4369058206183195]
  本稿では,量子スピン液体問題に対するほぼ対称なニューラルネットワーク群の提案と解析を行う。 我々の研究は、解釈可能なニューラルネットワークアーキテクチャにおける量子スピン液体問題の研究への道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T18:00:00Z)
• Decimation technique for open quantum systems: a case study with driven-dissipative bosonic chains [62.997667081978825]
  量子系の外部自由度への不可避結合は、散逸(非単体)ダイナミクスをもたらす。 本稿では,グリーン関数の(散逸的な)格子計算に基づいて,これらのシステムに対処する手法を提案する。 本手法のパワーを,複雑性を増大させる駆動散逸型ボゾン鎖のいくつかの例で説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-15T19:00:09Z)
• A Multisite Decomposition of the Tensor Network Path Integrals [0.0]
  我々は、テンソルネットワークパス積分(TNPI)フレームワークを拡張し、局所的な散逸環境を持つ量子システムを効率的にシミュレートする。 MS-TNPI法は溶媒と結合した様々な拡張量子系の研究に有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T17:55:53Z)
• Hybridized Methods for Quantum Simulation in the Interaction Picture [69.02115180674885]
  本研究では,異なるシミュレーション手法をハイブリダイズし,インタラクション・ピクチャー・シミュレーションの性能を向上させるフレームワークを提案する。 これらのハイブリッド化手法の物理的応用は、電気遮断において$log2 Lambda$としてゲート複雑性のスケーリングをもたらす。 力学的な制約を受けるハミルトニアンシミュレーションの一般的な問題に対して、これらの手法は、エネルギーコストを課すために使われるペナルティパラメータ$lambda$とは無関係に、クエリの複雑さをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T20:01:22Z)
• Fixed Depth Hamiltonian Simulation via Cartan Decomposition [59.20417091220753]
  時間に依存しない深さの量子回路を生成するための構成的アルゴリズムを提案する。 一次元横フィールドXYモデルにおけるアンダーソン局在化を含む、モデルの特殊クラスに対するアルゴリズムを強調する。 幅広いスピンモデルとフェルミオンモデルに対して正確な回路を提供するのに加えて、我々のアルゴリズムは最適なハミルトニアンシミュレーションに関する幅広い解析的および数値的な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T19:06:00Z)
• Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on Quantum Computers [52.77024349608834]
  少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。 逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T18:21:00Z)
• Quantum Simulation of the Bosonic Creutz Ladder with a Parametric Cavity [5.336258422653554]
  ハードウェア効率のよいアナログ量子シミュレータとして,マルチモード超伝導パラメトリックキャビティを用いた。 複雑なホッピング相互作用を持つ合成次元の格子を実現する。 複素数値ホッピング相互作用により、例えばゲージポテンシャルやトポロジカルモデルなどをシミュレートすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-11T14:46:39Z)
• QuTiP-BoFiN: A bosonic and fermionic numerical hierarchical-equations-of-motion library with applications in light-harvesting, quantum control, and single-molecule electronics [51.15339237964982]
  階層運動方程式 (HEOM) は力学を解くための強力な正確な数値的手法である。 固体物理学、光学、単分子電子工学、生物物理学の問題に拡張され応用されている。 ボソニック環境とフェルミオン環境の両方にHEOMを実装した強力なQuTiPプラットフォームと統合したPythonの数値ライブラリを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T07:54:56Z)
• Multipole Graph Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations [57.90284928158383]
  物理系をシミュレーションするためのディープラーニングベースの手法を使用する際の大きな課題の1つは、物理ベースのデータの定式化である。 線形複雑度のみを用いて、あらゆる範囲の相互作用をキャプチャする、新しいマルチレベルグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 実験により, 離散化不変解演算子をPDEに学習し, 線形時間で評価できることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T21:56:22Z)

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。