論文の概要: Renormalized dual basis for scalable simulations of 2+1D compact quantum electrodynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18594v1
- Date: Tue, 21 Oct 2025 12:51:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.532273
- Title: Renormalized dual basis for scalable simulations of 2+1D compact quantum electrodynamics
- Title(参考訳): 2+1次元コンパクト量子電磁力学のスケーラブルシミュレーションのための正規化二重基底
- Authors: Marc Miranda-Riaza, Pierpaolo Fontana, Alessio Celi,
- Abstract要約: 本稿では, 単一括弧問題の解法に基づき, 再正規化デュアルバス(Renormalized Dual Basis, RDB)と呼ばれる新しいトランケーション方式を導入する。
我々は、RDBが全ての結合体制を横断する効率的な記述を提供することを示した。
- 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: The classical and quantum simulation of lattice gauge theories (LGTs) with Lie groups is hindered by the infinite-dimensional Hilbert space of gauge degrees of freedom. In a recent work [Phys. Rev. X 15, 031065 (2025)], we introduced a new truncation scheme -- here renamed as Renormalized Dual Basis (RDB) -- based on the resolution of the single-plaquette problem, and demonstrated its performance for SU(2) LGTs. In this paper, we apply the RDB to compact quantum electrodynamics (cQED) in three spacetime dimensions (2+1D). We variationally determine the ground state of the theory for small lattices with periodic (for pure gauge) and open (in presence of fermionic matter) boundary conditions, achieving improved precision for the plaquette operator compared to previous approaches. By leveraging tensor networks, we extend the study to larger lattices and demonstrate the scalability of the method. Overall, we show that the RDB provides an efficient description across all coupling regimes.
- Abstract(参考訳): リー群を持つ格子ゲージ理論(LGT)の古典的および量子シミュレーションは、ゲージ自由度の無限次元ヒルベルト空間によって妨げられる。
最近の研究 (Phys. Rev. X 15, 031065 (2025)] において, 単一括弧問題の解法に基づく新しいトランケーション方式(Renormalized Dual Basis, RDB)を導入し, SU(2) LGTの性能を示した。
本稿では、RDBを3つの時空次元(2+1D)のコンパクト量子電磁力学(cQED)に適用する。
我々は、周期的(純粋なゲージのために)かつ(フェルミオン性物質の存在下で)境界条件を持つ小さな格子の理論の基底状態を変動的に決定し、以前のアプローチと比較してプラケット作用素の精度の向上を達成する。
テンソルネットワークを利用することで、研究をより大きな格子に拡張し、手法のスケーラビリティを実証する。
全体として、RDBはすべての結合機構を横断する効率的な記述を提供する。
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