Исследователи добились 30% снижения ошибок в квантовых симуляциях, используя распределённые тензорные сети на нескольких меньших процессорах, что способствует развитию материаловедения и открытия лекарственных препаратов.

Исследователи добились 30% снижения ошибок в квантовых симуляциях, используя распределённые тензорные сети на нескольких меньших процессорах, что способствует развитию материаловедения и открытия лекарственных препаратов.
Новый метод Монте-Карло для квантового моделирования заменяет ошибки усечения на оцениваемые статистические ошибки, превосходя стандартные подходы TEBD в системах с богатым запутыванием, сохраняя при этом несмещённые ожидаемые значения.
Новый алгоритм, объединяющий распространение убеждений с DMRG, позволяет вычислять основное состояние на произвольных решетках и в более высоких измерениях, достигая точности 0,9-0,99 благодаря эффективному сжатию тензорных сетей.