論文の概要: Tensor-network Toolbox for probing dynamics of non-Abelian Gauge Theories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18301v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 16:36:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 12:51:23.069412
• Title: Tensor-network Toolbox for probing dynamics of non-Abelian Gauge Theories
• Title（参考訳）: 非アベリアゲージ理論の力学を探索するためのテンソル・ネットワークツールボックス
• Abstract要約: 我々は、ループストリングハドロン(LSH)フレームワークを用いて、SU(2)格子ゲージ理論のための行列積状態(MPS)アンサッツを開発し、ベンチマークする。 我々は、(1+1)DにおけるSU(2)ゲージ理論における静的可観測物の連続極限を達成するための進歩と、動的研究の境界を推し進めることについて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tensor-network methods are valuable Hamiltonian-simulation methods which enable probing dynamics of strongly-interacting quantum-many-body systems, including gauge theories, without encountering sign problems. They also have the potential to inform efficient quantum-simulation algorithms of the same theories. We develop and benchmark a matrix-product-state (MPS) ansatz for the SU(2) lattice gauge theory using the loop-string-hadron (LSH) framework. The LSH framework has been demonstrated to be advantageous in Hamiltonian simulation of non-Abelian gauge theories. It is applicable to varying gauge groups [SU(2) and SU(3)], boundary conditions, and in higher dimensions. In this work, we report on progress in achieving the continuum limit of the static observables in a SU(2) gauge theory in (1+1) D and pushing the boundary of dynamical studies. The current toolbox can be applied to studying scattering processes in this model. It can also be straightforwardly generalized to (2+1)D given the simplified constraints in an LSH framework.
• Abstract（参考訳）: テンソル・ネットワーク法は、符号問題に遭遇することなく、ゲージ理論を含む強い相互作用を持つ量子量体系の探索力学を可能にする貴重なハミルトンシミュレーション法である。 彼らはまた、同じ理論の効率的な量子シミュレーションアルゴリズムを通知する可能性を持っている。 我々は、ループストリングハドロン(LSH)フレームワークを用いて、SU(2)格子ゲージ理論のための行列積状態(MPS)アンサッツを開発し、ベンチマークする。 LSHフレームワークは、非アベリアゲージ理論のハミルトンシミュレーションにおいて有利であることが示されている。 様々なゲージ群 [SU(2), SU(3)] 、境界条件、高次元に当てはまる。 本研究では、(1+1)D における SU(2) ゲージ理論において、静的可観測物の連続極限を達成し、動的研究の境界を推し進める進行について報告する。 現在のツールボックスは、このモデルにおける散乱過程の研究に適用できる。 LSHフレームワークの単純化された制約を考えれば、(2+1)Dに簡単に一般化することもできる。

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