論文の概要: Time evolution of the quantum Ising model in two dimensions using Tree Tensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07612v1
• Date: Mon, 12 May 2025 14:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.434265
• Title: Time evolution of the quantum Ising model in two dimensions using Tree Tensor Networks
• Title（参考訳）: 木テンソルネットワークを用いた2次元量子イジングモデルの時間発展
• Authors: Wladislaw Krinitsin, Niklas Tausendpfund, Markus Heyl, Matteo Rizzi, Markus Schmitt,
• Abstract要約: ツリーネットワーク(TTN)状態は、量子イジングモデルの力学を2次元で解くために用いられる。 TTNは、解析的に知られているが、非自明で、物理的に興味深い結果を再現し、格子が最大16倍16$のサイトであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The numerical simulation of two-dimensional quantum many-body systems away from equilibrium constitutes a major challenge for all known computational methods. We investigate the utility of Tree Tensor Network (TTN) states to solve the dynamics of the quantum Ising model in two dimensions. Within the perturbative regime of small transverse fields, TTNs faithfully reproduce analytically known, but non-trivial and physically interesting results, for lattices up to $16 \times 16$ sites. Limitations of the method related to the rapid growth of entanglement entropy are explored within more general, paradigmatic quench settings. We provide and discuss comprehensive benchmarks regarding the benefit of \emph{GPU} acceleration and the impact of using local operator sums on the performance.
• Abstract（参考訳）: 平衡から離れた2次元量子多体系の数値シミュレーションは、すべての既知の計算方法において大きな課題となっている。 本研究では,2次元の量子イジングモデルの力学を解くために,ツリーテンソルネットワーク(TTN)状態の有用性について検討する。 小さな横フィールドの摂動的な状態の中で、TTNは解析的に知られているが、非自明で物理的に興味深い結果を忠実に再現する。 エンタングルメントエントロピーの急速な成長に関連する手法の限界は、より一般的なパラダイム的なクエンチ設定の中で探索される。 我々は,emph{GPU}加速度の利点と局所演算子和の使用が性能に与える影響について,総合的なベンチマークを提供し,議論する。

関連論文リスト

• Hamiltonian Lattice Gauge Theories: emergent properties from Tensor Network methods [0.0]
  この論文は、ハミルトン格子理論(LGT)に対処する高度なネットワーク(TN)手法を開発する。 ゲージ場の効率的な切り裂きを可能にする新しい着衣場形式が導入された。 これらの進歩は、モンテカルロの最先端に匹敵する、最適化され、効率的で、より高速なスケールでのシミュレーションに向けて、オープン・カレントと将来の開発経路を進化させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-19T17:09:57Z)
• Time-dependent Neural Galerkin Method for Quantum Dynamics [42.81677042059531]
  本稿では,グローバル・イン・タイムの変動原理に依存する量子力学の古典的計算手法を提案する。 我々のスキームは、Schr"odingerの方程式を強制する損失関数を最小化することにより、有限時間ウィンドウ上の状態軌道全体を計算する。 本稿では,グローバルな量子クエンチを1次元および2次元のパラダイム的横フィールドイジングモデルでシミュレートして示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T13:48:54Z)
• Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
  ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。 量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T07:18:09Z)
• Primal and Dual Analysis of Entropic Fictitious Play for Finite-sum Problems [42.375903320536715]
  エントロピック・フィクション・プレイ(英語: Entropic fictitious Play, EFP)は、測度空間における凸関数とエントロピーの和を最小化するアルゴリズムである。 学習問題が有限サム構造を示すような環境では、EFPの簡潔な原始双対解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T08:05:08Z)
• Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System Size [67.09349921751341]
  量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。 量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。 ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T19:00:04Z)
• Neural-Network Quantum States for Periodic Systems in Continuous Space [66.03977113919439]
  我々は、周期性の存在下での強い相互作用を持つシステムのシミュレーションのために、神経量子状態の族を紹介する。 一次元系では、基底状態エネルギーと粒子の放射分布関数を非常に正確に推定する。 二つの次元において基底状態エネルギーの優れた推定値を得るが、これはより伝統的な手法から得られる結果に匹敵する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T15:27:30Z)
• Dynamics of two-dimensional open quantum lattice models with tensor networks [0.0]
  熱力学的極限に直接適用可能な無限射影ペア演算子(iPEPO)アンサッツに基づくテンソルネットワーク法を開発した。 非平均場限界における散逸的逆量子イジングと駆動散逸型ハードコアボソンモデルを考える。 提案手法は,既存の手法の適用範囲をはるかに超えながら,現在の実験に利用できる制度を研究できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-22T18:24:20Z)
• Efficient Tensor Network ansatz for high-dimensional quantum many-body problems [0.0]
  本稿では,量子多体波動関数のツリーネットワーク表現をよく確立したテンソルネットワーク構造を導入する。 我々は、前例のない精度とシステムサイズを示すパラダイム的2次元スピンモデルに対して、この新しいアプローチをベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-16T19:00:04Z)
• State preparation and measurement in a quantum simulation of the O(3) sigma model [65.01359242860215]
  我々は,非線型O(3)シグマモデルの固定点が,格子サイトあたり2キュービットしか持たないスピンモデルの量子相転移付近で再現可能であることを示す。 本稿では,弱い結合状態と量子臨界状態の両方において,断熱的基底状態の準備が複雑になる結果を得るためにトロッター法を適用した。 非単位ランダム化シミュレーション法に基づく量子アルゴリズムの提案と解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-28T23:44:12Z)

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。