論文の概要: Fast Algorithms for Stoquastic Spin Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.19489v1
• Date: Wed, 19 Aug 2026 22:58:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.412878
• Title: Fast Algorithms for Stoquastic Spin Systems
• Title（参考訳）: 確率スピン系の高速アルゴリズム
• Authors: Ryan L. Mann,
• Abstract要約: 本フレームワークは, 一般確率スピン系の分配関数の近似と熱分布からのサンプリングに応用する。 ハイゼンベルクモデルに対しては、それぞれのサイクルとループ表現を用いて逆温度による改善された境界を求める。
• 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: We establish a general framework for developing fast sampling and counting algorithms for stoquastic spin systems at high temperature. Our framework is based on a rapidly mixing Markov chain for polymer models and a subcritical percolation process for sampling individual polymers. We apply our framework to obtain fast algorithms for approximating the partition function and sampling from the thermal distribution of (1) general stoquastic spin systems, (2) ferromagnetic Heisenberg models, and (3) antiferromagnetic Heisenberg models on bipartite graphs. For the Heisenberg models, we obtain an improved bound on the inverse temperature by using their respective cycle and loop representations.
• Abstract（参考訳）: 我々は,高速サンプリング・カウントアルゴリズムを高温で開発するための一般的な枠組みを確立した。 本フレームワークは, ポリマーモデルのための高速混合マルコフ鎖と, 個々のポリマーを抽出するサブクリティカルパーコレーションプロセスに基づく。 本研究では,(1)一般確率スピン系,(2)強磁性ハイゼンベルクモデル,(3)双極子グラフ上の反強磁性ハイゼンベルクモデルの熱分布から分割関数を近似し,サンプリングする高速アルゴリズムを得る。 ハイゼンベルクモデルに対しては、それぞれのサイクルとループ表現を用いて逆温度による改善された境界を求める。

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