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arXiv 2302.04192cond-mat.str-el
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Hubbard 模型的有限投影纠缠对态

Finite Projected Entangled Pair States for the Hubbard model

Markus Scheb, Reinhard M. Noack

AI总结:

本文将有限晶格投影纠缠对态算法适配并优化用于二维 Hubbard 模型,结合 SU(2) 对称性与局域键优化及梯度优化,在最大 8x8 晶格上验证了算法性能与收敛性,并比较了不同 fPEPS 优化方案的效率。

摘要:

我们将投影纠缠对态(PEPS)算法在有限晶格上(fPEPS)针对二维 Hubbard 模型进行了适配与优化,并将该算法应用于正方晶格上具有最近邻跃迁的 Hubbard 模型。具体而言,我们使用投影纠缠对算符来构造 PEPS 算法,在所有张量指标中引入 SU(2) 对称性,并分别采用基于迭代对角化的局域键优化和基于梯度的 PEPS 优化方法对 PEPS 进行优化。我们讨论了该算法在晶格尺寸最大为 8x8 的 Hubbard 模型上的性能与收敛性,其中 U(1) 对称键维数最高为 D = 8,SU(2) 对称键维数最高为 D = 6。最后,我们对优化 fPEPS 的各种方案的相对效率与整体效率进行了评述。

英文摘要:

We adapt and optimize the projected-pair-entangled-state (PEPS) algorithm on finite lattices (fPEPS) for two-dimensional Hubbard models and apply the algorithm to the Hubbard model with nearest-neighbor hopping on a square lattice. In particular, we formulate the PEPS algorithm using projected entangled pair operators, incorporate SU(2) symmetry in all tensor indices, and optimize the PEPS using both iterative-diagonalization-based local bond optimization and gradient-based optimization of the PEPS. We discuss the performance and convergence of the algorithm for the Hubbard model on lattice sizes of up to 8x8 for PEPS states with U(1) symmetric bond dimensions of up to D = 8 and SU(2) symmetric bond dimensions of up to D = 6. Finally, we comment on the relative and overall efficiency of schemes for optimizing fPEPS.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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