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J-GLOBAL ID：201702226252506647   整理番号：17A1113794

無限格子上のQEDのテンソルネットワークシミュレーション:(1+1)dによる学習,および(2+1)dに対する見通し

Tensor network simulation of QED on infinite lattices: Learning from (1+1)d, and prospects for (2+1)d

著者 (2件)： ZAPP Kai (Johannes Gutenberg Univ., Mainz, DEU) ,  ORUS Roman (Johannes Gutenberg Univ., Mainz, DEU)
資料名： Physical Review. D  (Physical Review. D)
巻： 95  号： 11  ページ： 114508.1-114508.15  発行年： 2017年06月 
JST資料番号： D0748A  ISSN： 2470-0010  CODEN： PRVDAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文では,無限密度行列くりこみ群(iDMRG)アルゴリズムのゲージ不変なバージョンを使用することによって格子上の熱力学的極限でのSchwinger模型を模擬した。それから基底状態を近似し,結合のいくつかの値に対して縮約されたカイラル凝縮の連続体への外挿を計算した。これらの結果は,高次元系での量子電気力学(QED)のテンソルネットワーク(TN)シミュレーションを進める方法に関する知識を構築することを可能にした。特に,U(1)ゲージ不変テンソルのみならず,ボソンとフェルミオン自由度を無限射影エンタングル対状態(PEPS)によって(2+1)dのQEDの基底状態に対するゲージ不変な変分法を提案した。また,そのようなシミュレーションに対するすべての構成要素はTN法,すなわち2dフェルミオン,U(1)ゲージ対称性,プラケット相互作用,および厳密な最適化形式に原理的に利用可能であることを検討した。

シソーラス用語： *量子電気力学 ,  *くりこみ群 ,  Schwinger模型 ,  *ネットワーク ,  ゲージ不変性 ,  凝縮
準シソーラス用語： QED【力学】 ,  カイラル凝縮 ,  *テンソルネットワーク ,  密度行列くりこみ群

分類 (1件)： 場の理論一般  (BF01021K)

タイトルに関連する用語 (5件)： QED ,  テンソル ,  ネットワークシミュレーション ,  学習 ,  見通し