論文の概要: Clifford Circuits Augmented Grassmann Matrix Product States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04164v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 11:42:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.496695
• Title: Clifford Circuits Augmented Grassmann Matrix Product States
• Title（参考訳）: Clifford Circuits Augmented Grassmann Matrix Product States
• Authors: Atis Yosprakob, Wei-Lin Tu, Tsuyoshi Okubo, Kouichi Okunishi, Donghoon Kim,
• Abstract要約: クリフォード回路とテンソルネットワーク(TN)状態を組み合わせる最近の進歩は、古典的にシミュレート可能なアンタングルが絡みを著しく減少させることを示した。 局所性を保ちながらフェルミオン統計を符号化するグラスマンテンソルネットワークに基づく変分TNフレームワークを開発した。 以上の結果から, クリフォード・ディエンタングリングは古典的にシミュレート可能なエンタングルメント成分を除去し, 結合寸法の低減と地中エネルギー推定精度の向上を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7892067588273517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in combining Clifford circuits with tensor network (TN) states have shown that classically simulable disentanglers can significantly reduce entanglement, mitigating the bond-dimension bottleneck in TN simulations. In this work, we develop a variational TN framework based on Grassmann tensor networks, which natively encode fermionic statistics while preserving locality. By incorporating locally defined Clifford circuits within the fermionic formalism, we simulate benchmark models including the tight-binding and $t$-$V$ models. Our results show that Clifford disentangling removes the classically simulable component of entanglement, leading to a reduced bond dimension and improved accuracy in ground-state energy estimates. Interestingly, imposing the natural Grassmann-evenness constraint on the Clifford circuits significantly reduces the number of disentangling gates, from 720 to just 32, yielding a far more efficient implementation. These findings highlight the potential of Clifford-augmented Grassmann TNs as a scalable and accurate tool for studying strongly correlated fermionic systems, particularly in higher dimensions.
• Abstract（参考訳）: クリフォード回路とテンソルネットワーク(TN)状態を組み合わせる最近の進歩は、古典的にシミュラブルなアンタングルが絡み合いを著しく低減し、TNシミュレーションにおける結合次元ボトルネックを緩和することを示した。 本研究では、局所性を保ちながらフェルミオン統計をネイティブにエンコードする、グラスマンテンソルネットワークに基づく変分TNフレームワークを開発する。 フェルミオン形式に局所的に定義されたクリフォード回路を組み込むことで、タイトバインディングや$t$-$V$モデルを含むベンチマークモデルをシミュレートする。 以上の結果から, クリフォード・ディエンタングリングは古典的にシミュレート可能なエンタングルメント成分を除去し, 結合寸法の低減と地中エネルギー推定精度の向上を図った。 興味深いことに、クリフォード回路に自然なグラスマン定数制約を課すことで、720 から 32 への解ゲートの数を大幅に減少させ、より効率的な実装をもたらす。 これらの知見は、特に高次元において強い相関を持つフェルミオン系を研究するためのスケーラブルで正確なツールとして、クリフォード強化されたグラスマンTNの可能性を浮き彫りにした。

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