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有读书笔记Linearized Tensor Renormalization Group Algorithm for the Calculation of Thermodynamic Properties of Quantum Lattice Models

唐唐 添加于 2011-4-3 05:06 | 1969 次阅读 | 0 个评论
  •  作 者

    Li W, Ran S-J, Gong S-S, Zhao Y, Xi B, Ye F, Su G
  •  摘 要

    A linearized tensor renormalization group algorithm is developed to calculate the thermodynamic properties of low-dimensional quantum lattice models. This new approach employs the infinite time-evolving block decimation technique, and allows for treating directly the transfer-matrix tensor network that makes it more scalable. To illustrate the performance, the thermodynamic quantities of the quantum XY spin chain as well as the Heisenberg antiferromagnet on a honeycomb lattice are calculated by the linearized tensor renormalization group method, showing the pronounced precision and high efficiency.
  •  详细资料

    • 文献种类: Journal Article
    • 期刊名称: Physical Review Letters
    • 期刊缩写: Phys. Rev. Lett.
    • 期卷页: 2011  106 12
    • ISBN: 0031-9007
  • 学科领域 信息系统 » 理论信息学

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    新方法可用于量子关联系统研究
    日前,中科院研究生院教授苏刚及其博士生李伟等人提出了一个用于研究量子多体关联系统热力学性质的新方法,被命名为线性张量重整化群(LTRG)方法。该成果近日发表在国际著名期刊《物理评论快报》(PRL)上。
     
    强关联量子多体问题一直是凝聚态物理研究的中心问题之一。由于处理量子多体问题的可靠解析 方法很少,数值模拟方法成为研究这类问题的重要手段,并在许多方面取得很大成功。其中应用最广泛的算法之一是量子蒙特卡罗方法,但受计算机能力所限,其研 究的系统尺寸不能太大;同时在计算强关联电子和具有阻挫的自旋系统时,也会遇到“负符号”等问题。
     
    近年来,人们陆续提出了一些基于数值重整化群技术的方法,其中包括密度矩阵重整化群 (DMRG)方法,这是迄今为止计算一维和准一维体系最为准确的数值方法,但在推广到更高维的情形时遇到瓶颈。人们又尝试探索新途径,提出了一些有效的张 量网格重整化群方法,但几乎都无法直接用于研究两维量子体系有限温度下的热力学性质。
     
    由于实验数据都是在有限温度下获得的,为直接与实验进行比较,发展有限温度下的高效算法就 变得十分必要。苏刚、李伟等人提出了LTRG新方法,并验证了该算法具有很高的计算精度,而且比基于DMRG技术的算法具有更好的灵活性和可扩展性,易于 编程,计算量相对较小。该算法已经能够用于计算两维六角晶格上海森堡模型的热力学性质,并获得了很好的结果。特别是该方法没有量子蒙特卡罗算法遇到的“负 符号”问题。因此,这一新方法为研究量子多体关联系统的热力学性质提供了一种新途径,并有望在研究一些强关联量子多体系统的物理性质方面发挥重要作用。 (来源:科学时报 肖洁)
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