低温下近似量子配分函数的高效算法
Efficient Algorithms for Approximating Quantum Partition Functions at Low Temperature
AI总结:
本文提出了一种高效近似算法,用于计算低温下可视为经典自旋系统稳定量子扰动的量子自旋系统配分函数,核心方法结合了轮廓表示与已有算法框架。
摘要:
我们为低温度下一类量子自旋系统的配分函数建立了一种高效近似算法,该类系统可视为经典自旋系统的稳定量子扰动。我们的算法结合了 Borgs、Kotecký 和 Ueltschi 提出的此类量子自旋系统的轮廓表示,以及 Helmuth、Perkins、Regts 和 Borgs 等人开发的算法框架。
英文摘要:
We establish an efficient approximation algorithm for the partition functions of a class of quantum spin systems at low temperature, which can be viewed as stable quantum perturbations of classical spin systems. Our algorithm is based on combining the contour representation of quantum spin systems of this type due to Borgs, Kotecký, and Ueltschi with the algorithmic framework developed by Helmuth, Perkins, and Regts, and Borgs et al.
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