論文の概要: A quantum Monte Carlo algorithm for arbitrary high-spin Hamiltonians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08039v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 04:43:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.555758
- Title: A quantum Monte Carlo algorithm for arbitrary high-spin Hamiltonians
- Title(参考訳): 任意の高スピンハミルトニアンに対する量子モンテカルロアルゴリズム
- Authors: Arman Babakhani, Lev Barash, Itay Hen,
- Abstract要約: 任意のハイスピン(スピンが1/2$以上の)ハミルトニアンをシミュレートするための普遍パラメータフリー量子モンテカルロアルゴリズムを提案する。
正方格子上のスピン-$1とスピン-$3/2の量子ハイゼンベルクモデルに適用する。
このアプローチが、粒子種、例えばボソンやフェルミオンの混合を含む一般ハミルトン族にどのように自然に広がるかを詳述する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.16385815610837165
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a universal parameter-free quantum Monte Carlo algorithm for simulating arbitrary high-spin (spin greater than $1/2$) Hamiltonians. This approach extends a previously developed method by the authors for spin-$1/2$ Hamiltonians [Phys. Rev. Research 6, 013281 (2024)]. To demonstrate its applicability and versatility, we apply our method to the spin-$1$ and spin-$3/2$ quantum Heisenberg models on the square lattice. Additionally, we detail how the approach naturally extends to general Hamiltonians involving mixtures of particle species, including bosons and fermions. We have made our program code freely accessible on GitHub.
- Abstract(参考訳): 任意のハイスピン(スピンが1/2$以上の)ハミルトニアンをシミュレートするための普遍パラメータフリー量子モンテカルロアルゴリズムを提案する。
このアプローチは、スピン=1/2$ハミルトニアン [Phys. Rev. Research 6, 013281 (2024)] の著者によって以前に開発された方法を拡張する。
その適用性と汎用性を示すために、正方格子上のスピン-$とスピン-$3/2$の量子ハイゼンベルクモデルに適用する。
さらに、このアプローチが、粒子種、例えばボソンやフェルミオンの混合を含む一般ハミルトン族にどのように自然に広がるかを詳述する。
私たちはプログラムコードをGitHubで自由にアクセスできるようにしました。
関連論文リスト
- Hamiltonian Learning at Heisenberg Limit for Hybrid Quantum Systems [0.7499722271664147]
ハイブリッドスピンボソン系におけるハミルトン学習がハイゼンベルク極限を達成することを実証する。
我々のアルゴリズムは、ハミルトン結合パラメータをルート平均二乗誤差(RMSE)$epsilon$まで推定し、総進化時間スケーリングを$T sim MathcalO(epsilon-1)$とすることができる。
また、分散量子センシングに基づく代替アルゴリズムも提供し、測定あたりの最大進化時間を著しく短縮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-27T18:47:47Z) - Quantum computing in spin-adapted representations for efficient simulations of spin systems [0.0]
本稿では,全スピン演算子の固有ベイジで直接量子アルゴリズムを設計するための新しい定式化を導入する。
この形式主義は各トランケーションしきい値に対してスピン適応ハミルトニアンの階層を生成する。
これらの歪んだハミルトニアンは、量子シミュレーションに適したスパースおよび局所クビットハミルトニアンで符号化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T12:38:20Z) - Slow Mixing of Quantum Gibbs Samplers [47.373245682678515]
一般化されたボトルネック補題を用いて、これらのツールの量子一般化を示す。
この補題は、古典的なハミング距離に類似する距離の量子測度に焦点を当てるが、一意に量子原理に根ざしている。
ポアソン・ファインマン・カック法を用いて古典的な緩やかな混合結果を持ち上げる方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-06T22:51:27Z) - Optimizing random local Hamiltonians by dissipation [44.99833362998488]
簡単な量子ギブスサンプリングアルゴリズムが最適値の$Omega(frac1k)$-fraction近似を達成することを証明した。
この結果から, 局所スピンおよびフェルミオンモデルに対する低エネルギー状態の発見は量子的に容易であるが, 古典的には非自明であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-04T20:21:16Z) - Learning interacting fermionic Hamiltonians at the Heisenberg limit [0.6906005491572401]
ハイゼンベルク極限でフェルミオンハバードハミルトニアン類を学ぶアルゴリズムを提供する。
このプロトコルは一定量の状態準備と測定誤差に対して堅牢である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T19:01:05Z) - Coherence generation with Hamiltonians [44.99833362998488]
我々は、ユニタリ進化を通して量子コヒーレンスを生成する方法を探究する。
この量は、ハミルトニアンによって達成できるコヒーレンスの最大微分として定義される。
我々は、ハミルトニアンによって誘導される最大のコヒーレンス微分につながる量子状態を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T15:06:40Z) - Approximation Algorithms for Quantum Max-$d$-Cut [42.248442410060946]
量子Max-$d$-Cut問題(Quantum Max-$d$-Cut problem)は、プロジェクターに付随する期待エネルギーを、全ての局所相互作用上の2つの$d$-dimensional quditsの非対称部分空間に最大化する量子状態を見つけることである。
我々は,非自明な性能保証を実現するために,有界な純度を持つ混合状態の積状態解を求めるアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T22:53:17Z) - A quantum Monte Carlo algorithm for arbitrary spin-1/2 Hamiltonians [0.18416014644193066]
任意のスピン-1/2$ハミルトニアンをシミュレートする量子モンテカルロ(QMC)アルゴリズムを提案する。
我々は、確実にエルゴード的で詳細なバランスを満足するQMC更新を生成する、明確でシンプルな自動プロトコルを考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-13T00:56:12Z) - Universal features of entanglement entropy in the honeycomb Hubbard
model [44.99833362998488]
本稿では、補助場量子モンテカルロシミュレーションにおいて、R'enyiエンタンジメントエントロピーを計算する新しい方法を提案する。
相互作用するフェルミオンの2次元モデルにおいて、この手法の効率性を初めて、普遍的なサブリーディング対数項を抽出して示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-08T15:52:16Z) - Multipartite entangled states in dipolar quantum simulators [0.0]
我々は、最先端の量子シミュレーションプラットフォームにおけるハミルトンのネイティブダイナミクスが、マルチパーティの絡み合いの堅牢な源として機能することを示します。
以上の結果から,Rydberg-atom arraysのような最先端量子シミュレーションプラットフォームにおけるハミルトンのネイティブダイナミクスは,マルチパーティントエンタングルメントの堅牢な源として機能することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-08T16:23:48Z) - Variational Monte Carlo calculations of $\mathbf{A\leq 4}$ nuclei with
an artificial neural-network correlator ansatz [62.997667081978825]
光核の基底状態波動関数をモデル化するためのニューラルネットワーク量子状態アンサッツを導入する。
我々は、Aleq 4$核の結合エネルギーと点核密度を、上位のピオンレス実効場理論から生じるものとして計算する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-28T14:52:28Z)
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。