論文の概要: Variationally optimizing infinite projected entangled-pair states at large bond dimensions: A split-CTMRG approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10298v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 16:59:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:06:27.217784
• Title: Variationally optimizing infinite projected entangled-pair states at large bond dimensions: A split-CTMRG approach
• Title（参考訳）: 大結合次元における無限射影絡み合い状態の変分最適化:スプリットCTMRGアプローチ
• Authors: Jan Naumann, Erik Lennart Weerda, Jens Eisert, Matteo Rizzi, Philipp Schmoll,
• Abstract要約: 本稿では,PEPS層を分離し,新しい環境テンソルを活用することで,精度を保ちながら計算複雑性を低減できる「スプリットCTMRG」アルゴリズムを提案する。 量子格子モデルのベンチマークでは、変動エネルギー最適化のためのかなりのスピードアップが示され、この手法は大規模PEPSシミュレーションに有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2796197251957244
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• Abstract: Projected entangled-pair states (PEPS) have become a powerful tool for studying quantum many-body systems in the condensed matter and quantum materials context, particularly with advances in variational energy optimization methods. A key challenge within this framework is the computational cost associated with the contraction of the two-dimensional lattice, crucial for calculating state vector norms and expectation values. The conventional approach, using the corner transfer matrix renormalization group (CTMRG), involves combining two tensor network layers, resulting in significant time and memory demands. In this work, we introduce an alternative "split-CTMRG" algorithm, which maintains separate PEPS layers and leverages new environment tensors, reducing computational complexity while preserving accuracy. Benchmarks on quantum lattice models demonstrate substantial speedups for variational energy optimization, rendering this method valuable for large-scale PEPS simulations.
• Abstract（参考訳）: 射影エンタングルペア状態(PEPS)は、特に変動エネルギー最適化法の進歩とともに、凝縮物質や量子材料コンテキストにおける量子多体系を研究するための強力なツールとなっている。 このフレームワークにおける重要な課題は、2次元格子の収縮に伴う計算コストであり、状態ベクトルノルムと期待値を計算するのに不可欠である。 従来のCTMRG手法では,2つのテンソルネットワーク層を組み合わせることで,時間とメモリの要求が大幅に増大する。 本研究では,PEPS層を分離し,新しい環境テンソルを活用することで,精度を保ちながら計算複雑性を低減できる「スプリット・CTMRG」アルゴリズムを提案する。 量子格子モデルのベンチマークでは、変動エネルギー最適化のためのかなりのスピードアップが示され、この手法は大規模PEPSシミュレーションに有用である。

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