論文の概要: Quantum Information Geometry Meets DMRG: Uhlmann Gauge Improvements in Computational Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11514v1
- Date: Mon, 05 May 2025 03:26:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-25 10:52:49.028159
- Title: Quantum Information Geometry Meets DMRG: Uhlmann Gauge Improvements in Computational Methods
- Title(参考訳): 量子情報幾何学とDMRG: 計算法におけるUhlmann Gaugeの改善
- Authors: Andrei Tudor Patrascu,
- Abstract要約: 本稿では,密度行列再正規化群 (DMRG) と行列積状態 (MPS) 技術を組み合わせた新しいアプローチを提案し,体系的に検討する。
我々は、Uhlmannゲージ強化計算法の幅広い可能性について、精度と信頼性の大幅な向上を示す。
- 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 and systematically investigate a novel approach combining the Uhlmann gauge bundle with Density Matrix Renormalization Group (DMRG) and Matrix Product State (MPS) techniques to enhance the representation and preservation of quantum coherence in strongly correlated many-body systems. Conventional DMRG and MPS methods frequently encounter limitations when dealing with subtle quantum correlations and entanglement structures near critical points, avoided crossings, and topologically ordered phases. By integrating the dynamical Uhlmann gauge potential and its categorical extensions into the numerical optimization and truncation procedures, our approach substantially improves coherence stability and accuracy. Through illustrative applications in quantum chemistry, condensed matter physics, and quantum dynamics, we demonstrate significant enhancements in precision and reliability, underscoring the broad potential of Uhlmann gauge-enhanced computational methods.
- Abstract(参考訳): 本稿では,Uhlmannゲージバンドルと密度行列再正規化グループ(DMRG)と行列積状態(MPS)技術を組み合わせた,強い相関多体系における量子コヒーレンス表現と保存の促進手法を提案する。
従来のDMRG法とMPS法は、臨界点付近の微妙な量子相関や絡み合い構造、交差回避、位相的に順序付けられた位相を扱う際に、しばしば制限に遭遇する。
動的Uhlmannゲージポテンシャルとそのカテゴリ拡張を数値最適化およびトランケート手順に統合することにより、本手法はコヒーレンス安定性と精度を大幅に改善する。
量子化学、凝縮物質物理学、量子力学の実証的な応用を通じて、Uhlmannゲージ強化計算法の幅広い可能性を示す、精度と信頼性の大幅な向上を示す。
関連論文リスト
- Neural Projected Quantum Dynamics: a systematic study [0.0]
ニューラル量子状態を用いた大規模システムにおけるユニタリ量子力学のシミュレーションの課題に対処する。
この研究は、予測時間依存変分モンテカルロ法(p-tVMC)の包括的な形式化を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-14T17:01:33Z) - Enhancing One-Way Steering and Non-Classical Correlations in Magnomechanics via Coherent Feedback [0.0]
コヒーレントフィードバックは キャビティ・マグノンメカニカル・システムにおける 量子相関を強化するのに使われます
その結果,ビームスプリッタの反射パラメータの調整は量子相関を著しく向上させることが示された。
システムを検証し、絡みを検知する能力を示すことで結論付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-21T13:30:39Z) - Hybrid Stabilizer Matrix Product Operator [44.99833362998488]
本稿では, テンソルネットワーク法と安定化器形式を併用した新しいハイブリッド手法を提案し, 多体量子システムのシミュレーションの課題に対処する。
本稿では,ランダムなクリフォードTドープ回路とランダムなクリフォードFloquet Dynamicsへの応用を通して,本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-09T18:32:10Z) - Projective Quantum Eigensolver via Adiabatically Decoupled Subsystem Evolution: a Resource Efficient Approach to Molecular Energetics in Noisy Quantum Computers [0.0]
我々は,ノイズ中間スケール量子(NISQ)ハードウェアを用いて,分子系の基底状態エネルギーを正確に計算することを目的とした射影形式を開発した。
本研究では,将来の耐故障システムにおいて,必要な精度を同時に確保しながら,ノイズ下での優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T13:27:40Z) - Effect of the readout efficiency of quantum measurement on the system entanglement [44.99833362998488]
非効率なモニタリングの下で、1d量子ランダムウォークにおける粒子の絡み合いを定量化する。
測定によって引き起こされる量子-古典的交叉における系の最大平均絡み合いは、測定強度と非効率性によって異なる方法であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T18:10:05Z) - Quantum Speedups in Regret Analysis of Infinite Horizon Average-Reward Markov Decision Processes [32.07657827173262]
我々は,未知のMDPとエージェントのエンゲージメントのための革新的な量子フレームワークを提案する。
平均推定における量子的優位性は、無限の地平線強化学習に対する後悔の保証において指数的な進歩をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T03:17:51Z) - Estimating Eigenenergies from Quantum Dynamics: A Unified
Noise-Resilient Measurement-Driven Approach [0.0]
基底状態エネルギー推定は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。
実時間計測を収集し, 後処理を行うことにより, 固有エネルギーを求めるハイブリッド手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T18:27:16Z) - Calculating non-linear response functions for multi-dimensional
electronic spectroscopy using dyadic non-Markovian quantum state diffusion [68.8204255655161]
本稿では,分子集合体の多次元電子スペクトルと電子励起を結合した構造環境下でのシミュレーション手法を提案する。
このアプローチの重要な側面は、NMQSD方程式を2重系ヒルベルト空間で伝播するが、同じ雑音を持つことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-06T15:30:38Z)
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。