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Enregistrement W2782680959 · doi:10.1103/physrevb.98.195105

Continuous matrix product states for nonrelativistic quantum fields: A lattice algorithm for inhomogeneous systems

2018· article· en· W2782680959 sur OpenAlexafffund
Martin Ganahl, Guifré Vidal

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationOntario Ministry of Economic Development and InnovationSimons Foundation
Mots-clésPhysicsGround stateHamiltonian (control theory)Lattice (music)Matrix product stateMatrix multiplicationProduct (mathematics)Quantum mechanicsMathematical physicsCombinatoricsQuantumMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By combining the continuous matrix product state (cMPS) representation for quantum fields in the continuum with standard optimization techniques for matrix product states (MPS) on the lattice, we obtain an approximation $|\mathrm{\ensuremath{\Psi}}\ensuremath{\rangle}$, directly in the continuum, of the ground state of nonrelativistic quantum field theories. This construction works both for translation-invariant systems and in the more challenging context of inhomogeneous systems, as we demonstrate for an interacting bosonic field in a periodic potential. Given the continuum Hamiltonian $H$, we consider a sequence of discretized Hamiltonians ${{H({\ensuremath{\epsilon}}_{\ensuremath{\alpha}})}}_{\ensuremath{\alpha}=1,2,\ensuremath{\cdots},p}$ on increasingly finer lattices with lattice spacing ${\ensuremath{\epsilon}}_{1}>{\ensuremath{\epsilon}}_{2}>\ensuremath{\cdots}>{\ensuremath{\epsilon}}_{p}$. We first use energy minimization to optimize an MPS approximation $|\mathrm{\ensuremath{\Psi}}({\ensuremath{\epsilon}}_{1})\ensuremath{\rangle}$ for the ground state of $H({\ensuremath{\epsilon}}_{1})$. Given the MPS $|\mathrm{\ensuremath{\Psi}}({\ensuremath{\epsilon}}_{\ensuremath{\alpha}})\ensuremath{\rangle}$ optimized for the ground state of $H({\ensuremath{\epsilon}}_{\ensuremath{\alpha}})$, we use it to initialize the energy minimization for Hamiltonian $H({\ensuremath{\epsilon}}_{\ensuremath{\alpha}+1})$, resulting in the optimized MPS $|\mathrm{\ensuremath{\Psi}}({\ensuremath{\epsilon}}_{\ensuremath{\alpha}+1})\ensuremath{\rangle}$. By iteration we produce an optimized MPS $|\mathrm{\ensuremath{\Psi}}({\ensuremath{\epsilon}}_{p})\ensuremath{\rangle}$ for the ground state of $H({\ensuremath{\epsilon}}_{p})$, from which we finally extract the cMPS approximation $|\mathrm{\ensuremath{\Psi}}\ensuremath{\rangle}$ for the ground state of $H$. Two key ingredients of our proposal are as follows: (i) a procedure to discretize $H$ into a lattice model where each site contains a two-dimensional vector space (spanned by vacuum $|0\ensuremath{\rangle}$ and one boson $|1\ensuremath{\rangle}$ states), and (ii) a procedure to map MPS representations from a coarser lattice to a finer lattice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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