論文の概要: Exploring the performance of superposition of product states: from 1D to 3D quantum spin systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08407v1
- Date: Wed, 12 Nov 2025 01:57:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.801071
- Title: Exploring the performance of superposition of product states: from 1D to 3D quantum spin systems
- Title（参考訳）: 生成物の重ね合わせ性能の探索:1次元から3次元量子スピン系へ
- Authors: Apimuk Sornsaeng, Itai Arad, Dario Poletti,
- Abstract要約: 積の重ね合わせ(SPS)アンザッツ(英: Superposition-of-product-states, SPS)は、カノニカルなポリアディックテンソル分解と構造的に関係している変分フレームワークである。
まず,スピン-1/2$の系に対するSPSアンサッツの典型的特性について検討し,そのエンタングルメントエントロピーとその訓練性について検討した。
次に、このアンサッツを傾斜したイジング模型の基底状態探索に利用し、短距離と長距離の相互作用を持つ1次元と3次元を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tensor networks (TNs) are one of the best available tools to study many-body quantum systems. TNs are particularly suitable for one-dimensional local Hamiltonians, while their performance for generic geometries is mainly limited by two aspects: the limitation in expressive power and the approximate extraction of information. Here we investigate the performance of superposition-of-product-states (SPS) ansatz, a variational framework structurally related to canonical polyadic tensor decomposition. The ansatz does not compress information as effectively as tensor networks, but it has the advantages (i) of allowing accurate extraction of information, (ii) of being structurally independent of the geometry of the system, (iii) of being readily parallelizable, and (iv) of allowing analytical shortcuts. We first study the typical properties of the SPS ansatz for spin-$1/2$ systems, including its entanglement entropy, and its trainability. We then use this ansatz for ground state search in tilted Ising models--including one-dimensional and three-dimensional with short- and long-range interaction, and a random network--demonstrating that SPS can attain high accuracy.
- Abstract（参考訳）: テンソルネットワーク(TN)は、多体量子システムを研究する上で最も有効なツールの1つである。
TNは1次元の局所ハミルトニアンに特に適しているが、一般測地の性能は主に表現力の制限と情報の近似抽出の2つの側面によって制限されている。
そこで本研究では,正準多面体テンソル分解と構造的に関連する変分フレームワークであるSPSアンザッツの重ね合わせ特性について検討する。
アンザッツはテンソルネットワークほど効率的に情報を圧縮しないが、利点がある
一 正確な情報の抽出を許すこと。
(II)系の幾何学とは構造的に独立であるさま
三 容易に並列化することができること、及び
(四)分析的ショートカットを可能にすること。
まず,スピン-1/2$の系に対するSPSアンサッツの典型的な特性について検討し,そのエンタングルメントエントロピーとトレーニング性について検討した。
次に、このアンサッツを用いて、傾斜したイジングモデルの1次元および3次元の短距離相互作用を含む基底状態探索を行い、SPSが高精度なランダムネットワークデモを行う。
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