古典的統計模型に対する変分コーナ転送行列くりこみ群法【JST・京大機械翻訳】

Liu X. F.; Fu Y. F.; Yu W. Q.; Yu J. F.; Xie Z. Y.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214127315609 整理番号：22P0323319

古典的統計模型に対する変分コーナ転送行列くりこみ群法【JST・京大機械翻訳】

Variational corner transfer matrix renormalization group method for classical statistical models

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発行年： 2022年03月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

テンソルネットワーク状態の文脈において,著者らは,変分バイレベル最適化アルゴリズムに,コーナー転送行列くりこみ群(CTMRG)方法を,初めて再定式化した。最適化問題の解は,従来のCTMRG法において追求された固定点環境に対応し,そこから,無限テンソルネットワークによって表される古典的統計モデルの分割関数を効率的に評価できる。この変分アイデアの妥当性を,二量体モデルの残留エントロピーの高精度計算により実証し,さらに,得られた臨界点と臨界指数が文献の既知の結果と一致する古典的スピンモデルにおけるいくつかの典型的な相転移を調べることによってさらに検証した。三次元テンソルネットワークまたは量子格子モデルへのその拡張は,簡単に議論される。【JST・京大機械翻訳】

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統計力学一般,多体問題 , 格子理論

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