論文の概要: Low-temperature Gibbs states with tensor networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08300v3
• Date: Thu, 09 Oct 2025 15:10:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 15:34:28.344389
• Title: Low-temperature Gibbs states with tensor networks
• Title（参考訳）: テンソルネットワークを用いた低温ギブス状態
• Authors: Denise Cocchiarella, Mari Carmen Bañuls,
• Abstract要約: 本稿では,量子多体系の温度平衡状態を低温で近似するテンソルネットワーク手法を提案する。 共形場の理論の基底状態の性質によって動機付けられ、我々のアンザッツは特に臨界近くに適している。 アンザッツが共形場理論における絡み合いの有限温度スケーリングをいかに再現するかを示す。
• 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: We introduce a tensor network method for approximating thermal equilibrium states of quantum many-body systems at low temperatures. Whereas the usual approach starts from infinite temperature and evolves the state in imaginary time (toward lower temperature), our ansatz is constructed from the zero-temperature limit, the ground state, which can be found with a standard tensor network approach. Motivated by properties of the ground state for conformal field theories, our ansatz is especially well suited near criticality. Moreover, it allows an efficient computation of thermodynamic quantities and entanglement properties. We demonstrate the performance of our approach with a tree tensor network ansatz, although it can be extended to other tensor networks, and present results illustrating its effectiveness in capturing the finite-temperature properties in one- and two-dimensional scenarios. In particular, in the critical one-dimensional case we show how the ansatz reproduces the finite temperature scaling of entanglement in a conformal field theory.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子多体系の温度平衡状態を低温で近似するテンソルネットワーク手法を提案する。 通常のアプローチは無限の温度から始まり、想像上の時間(toward lower temperature)で状態を進化させるが、我々のアンザッツはゼロ温度の限界である基底状態から構築され、標準テンソルネットワークのアプローチで見ることができる。 共形場の理論の基底状態の性質によって動機付けられ、我々のアンザッツは特に臨界近くに適している。 さらに、熱力学量と絡み合い特性の効率的な計算を可能にする。 本研究では,木テンソルネットワークアンサッツを用いて,他のテンソルネットワークにも拡張可能であることを示すとともに,その有限温度特性を1次元および2次元シナリオで捉えることの有効性を示す。 特に、臨界一次元の場合において、アンザッツが共形場理論における絡み合いの有限温度スケーリングをいかに再現するかを示す。

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