Markov-chain Monte Carlo without detailed balance and its application to strongly correlated many-body systems

无详细平衡的马尔可夫链蒙特卡罗及其在强相关多体系统中的应用

基本信息

  • 批准号:
    20H01824
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.15万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究の目的は、マルコフ連鎖モンテカルロ法を基本原理から見直し進化させることにある。さらに、相関の強い多体系に応用し、相関の効果が本質的な役割を果たす相転移現象や量子相の解明を目指す。2022年度の実績は以下の通りである。1) テンソルネットワークマルコフ連鎖モンテカルロ法: テンソルネットワーク表現とマルコフ連鎖モンテカルロ法を組み合わせた、全く新しいサンプリング手法を開発した。この手法では、テンソルネットワークにおける系統誤差が完全に取り除かれる。また、ボンド次元を増やすことで統計誤差を指数関数的に減らすことが示された。2) 局所ユニタリ変換による負符号問題の低減: 局所ハミルトニアンに注目し、最適な局所基底変換を導入することで、負符号問題の軽減に成功した。特に、Frustration-Freeと呼ばれる量子スピン系においては、先行研究では不可能であった最適解が得られるだけでなく、その他のモデルにおいても先行研究よりも優れた結果が得られた。3) 量子ダイマー模型の有限温度相転移: 確率級数展開(SSE)に基づく効率的なクラスター更新法により、定量的な相図を得た。特に、絶対零度でのコラムナーダイマー相が中間相なしにRK点まで伸びていることを強く示唆する結果を得た。4) プログラム開発・公開: 計算物質科学アプリ・ツールをおさめた統合パッケージ MateriApps LIVE!およびインストールスクリプト集MateriApps Installerについて、新しいアプリ・ツールの追加、OSのバージョンアップなど整備を進めた。
The purpose of this study is to explore the basic principles of the モ and ら コフ コフ linkage モ テカ テカ ロ ロ method を, which can be found in ら ら evolution. さ ら に, phase masato の strong い system more に 応 し, phase masato の sharper cut を fruit fruit essence が な service た す phase planning phase shift phenomenon や quantum の interpret を refers す. The <s:1> actual performance for the year 2022 is as follows: である である. 1) テ ン ソ ル ネ ッ ト ワ ー ク マ ル コ フ chain モ ン テ カ ル ロ method: テ ン ソ ル ネ ッ ト ワ ー ク performance と マ ル コ フ chain モ ン テ カ ル ロ を group み close わ せ た, whole new し く い サ ン プ リ ン グ gimmick を open 発 し た. The <s:1> <s:1> method で で, テ ソ ソ ソ ネットワ ネットワ における における における systematic error が complete に take で divided by れる ま た, ボ ン ド dimensional を raised や す こ と で statistical error を index number of masato に minus ら す こ と が shown さ れ た. 2) bureau ユ ニ タ リ variations in に よ る の is low due to negative symbol: bureau ハ ミ ル ト ニ ア ン に attention し, optimum な bureau basal variations in を import す る こ と で, negative sign problem の 軽 successfully losing に し た. に, Frustration - Free と shout ば れ る quantum ス ピ ン department に お い て は, leading research で は impossible で あ っ た が optimum solution to ら れ る だ け で な く, そ の he の モ デ ル に お い て も leading research よ り も optimal れ た results ら が れ た. 3) quantum ダ イ マ ー model の planning limited temperature phase shift: probabilistic series expansion (SSE) に づ く sharper rate な ク ラ ス タ ー updating に よ り, quantitative な 図 を た. に, absolutely zero seaborne で の コ ラ ム ナ ー ダ イ マ ー phase が mesophase な し に fairly RK points ま で stretch び て い る こ と を く and shown strong sucking す た を る results. 4) プ ロ グ ラ ム open 発 publicly: computational material science ア プ リ · ツ ー ル を お さ め た integration パ ッ ケ ー ジ MateriApps LIVE! お よ び イ ン ス ト ー ル ス ク リ プ ト set MateriApps Installer に つ い て, new し い ア プ リ · ツ ー ル の additional, OS の バ ー ジ ョ ン ア ッ プ な ど servicing を into め た.

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
統計物理・量子物理のためのプログラム開発技術
统计物理和量子物理的程序开发技术
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Zushi Yohei;Takeuchi Kazumasa A.;藤堂眞治
  • 通讯作者:
    藤堂眞治
Sequential minimal optimization for quantum-classical hybrid algorithms
  • DOI:
    10.1103/physrevresearch.2.043158
  • 发表时间:
    2020-10-29
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Nakanishi, Ken M.;Fujii, Keisuke;Todo, Synge
  • 通讯作者:
    Todo, Synge
Markov-chain Monte Carlo sampling in tensor-network representation
张量网络表示中的马尔可夫链蒙特卡罗采样
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shunsuke Kamimura;Hideaki Hakoshima;Yuichiro Matsuzaki;Kyo Yoshida;and Yasuhiro Tokura;Synge Todo
  • 通讯作者:
    Synge Todo
マテリアルイノベーションにむけた制度・拠点構築
构建材料创新体系和基地
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Nakai Eiichi;Sawano Yoshihiro;H. Mitake;矢崎 成俊;Hideaki Obuse;藤堂眞治
  • 通讯作者:
    藤堂眞治
Anisotropic tensor renormalization group
  • DOI:
    10.1103/physrevb.102.054432
  • 发表时间:
    2019-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Daiki Adachi;T. Okubo;S. Todo
  • 通讯作者:
    Daiki Adachi;T. Okubo;S. Todo
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    諏訪 秀麿;藤堂 眞治;小森次郎
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    小森次郎

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