論文の概要: Numerically exact quantum dynamics with tensor networks: Predicting the decoherence of interacting spin systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20604v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 22:54:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.614563
• Title: Numerically exact quantum dynamics with tensor networks: Predicting the decoherence of interacting spin systems
• Title（参考訳）: テンソルネットワークを用いた数値的精密量子力学:相互作用するスピン系のデコヒーレンスを予測する
• Authors: Tianchu Li, Pranay Venkatesh, Nanako Shitara, Andrés Montoya-Castillo,
• Abstract要約: この目的を達成するために,行列積状態表現を利用して数値的正確でスケーラブルな手法を導入する。 提案手法は,幅広いパラメーター条件下でのスピンネットワークのコヒーレンスと人口動態を正確に予測する。 そこで本手法は, 分子磁石と固体スピンにまたがる中程度の大きさのスピンプラットフォームに対して, 信頼性の高い結果を与える。
• 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: Predicting the quantum dynamics of promising solid-state and molecular quantum technology candidates remains a formidable challenge. Yet, accessing these dynamics is key to understanding and controlling decoherence mechanisms -- a prerequisite for designing better qubits, sensors, and memories. We leverage a matrix product state representation to introduce a numerically exact and scalable method to achieve this goal. We demonstrate that our method accurately predicts coherence and population dynamics of spin networks across a wide range of parameter regimes, encompassing nuclear spin sensors and qubits in solid-state semiconductors and molecular magnets. Our method further predicts spin dynamics under the influence of repeated light pulses, which are commonly used to mitigate decoherence and perform quantum sensing experiments. Our method thus provides reliable results for moderately-sized spin platforms spanning molecular magnets and solid-state spins that can guide the development of approximate but efficient quantum dynamics methods and enable principled inquiry into decoherence mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 有望な固体および分子量子技術候補の量子力学を予測することは、依然として非常に難しい課題である。 しかし、これらのダイナミクスにアクセスすることは、デコヒーレンスメカニズムの理解と制御の鍵であり、より良い量子ビット、センサー、記憶を設計するための前提条件である。 この目的を達成するために,行列積状態表現を利用して数値的正確でスケーラブルな手法を導入する。 本手法は, 固体半導体および分子磁石中の原子核スピンセンサや量子ビットを含む, 幅広いパラメータ領域にわたるスピンネットワークのコヒーレンスと集団動態を正確に予測する。 さらに,光パルスの繰り返しによるスピンダイナミクスを予測し,デコヒーレンスを緩和し,量子センシング実験を行うのが一般的である。 これにより、分子磁石と固体スピンにまたがる中規模スピンプラットフォームに対する信頼性の高い結果が得られ、近似的だが効率的な量子力学法の開発を導出し、デコヒーレンス機構の原理的調査を可能にする。

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