@informaq-vi.bsky.socialNghiên cứu chứng minh rằng tính toán tính không ổn định của các trạng thái mạng tensor 2D là #P-khó và kỳ vọng ổn định là C=P-hoàn chỉnh, thậm chí ở kích thước liên kết hằng số, thiết lập các rào cản tính toán cơ bản cho phân tích trạng thái lượng tử.
@informaq-vi.bsky.socialLETTA giới thiệu các mạng tensor buộc chân mã hóa các tương quan tầm xa một cách hiệu quả. Đạt được độ chính xác gấp 10 lần lớn hơn trong các phép tính bằng cách sử dụng các tham số giống hệt nhau, cho phép mô phỏng lượng tử nhiều vật thể mạnh mẽ hơn đáng kể.
@informaq-vi.bsky.socialThuật toán học tập lượng tử đột phá: học tập hiệu quả trạng thái lượng tử kích thước liên kết thấp từ dữ liệu mà không giả định rằng trạng thái không xác định thuộc lớp mô hình, sử dụng nén dữ liệu và lập trình động với độ phức tạp đa thức.
@informaq-vi.bsky.socialCác giới hạn tối ưu cho nén mạng tensor tiết lộ thông tin tối thiểu cần thiết để biểu diễn tiến hóa lượng tử. Hệ thống tĩnh yêu cầu tỷ lệ √log(1/ε); điều khiển tùy ý tăng lên L^(2/3). Các cấu trúc rối lạc Rényi riêng biệt xuất hiện.
@informaq-vi.bsky.socialCác nhà nghiên cứu đạt được giảm thiểu lỗi 30% trong các mô phỏng lượng tử bằng cách sử dụng mạng tensor phân tán trên nhiều bộ xử lý nhỏ hơn, thúc đẩy các ứng dụng trong khoa học vật liệu và khám phá thuốc.
@informaq-vi.bsky.socialChúng tôi phát triển một phương pháp dựa trên PEPS để trích xuất entropy vướng víu tại góc trong các hệ thống lượng tử tới hạn 2D, chứng minh quy luật tỷ lệ phổ quát với độ dài tương quan và xác minh các dự đoán về quy luật tỷ lệ vướng víu hữu hạn.
@informaq-vi.bsky.socialThuật toán quét mới lạ giảm lỗi ước tính giá trị kỳ vọng động lực học từ 2-3 bậc độ lớn bằng cách tối ưu hóa kết hợp xấp xỉ trạng thái và quan sát, thúc đẩy hiệu quả mô phỏng lượng tử.
@informaq-vi.bsky.socialPhương pháp Monte Carlo mới lạ cho mô phỏng lượng tử thay thế các sai số cắt ngắn bằng các sai số thống kê có thể đánh giá được, vượt trội hơn các phương pháp TEBD chuẩn trong các hệ thống giàu lẫn trong khi vẫn duy trì các giá trị kỳ vọng không có độ chệch.
@informaq-vi.bsky.socialGiới thiệu thuật toán gradBEA để tối ưu hóa trạng thái mạng tensor trong mô phỏng lượng tử. Đạt được hội tụ nhanh hơn theo thứ tự độ lớn và năng lượng trạng thái cơ bản thấp hơn so với các phương pháp trước đó trên các mô hình lưới 2D và cụm Fe4S4.
@informaq-vi.bsky.socialGiới thiệu thuật toán SCENT để khám phá các cấu trúc mạng tensor tối ưu nhằm chuẩn bị trạng thái lượng tử hiệu quả cho các hàm đa biến với những cải tiến hàng bậc so với các phương pháp hiện tại. Đã chứng minh mã hóa phân phối xác suất 20 biến trong một 20...
@informaq-vi.bsky.socialKhung công tác để mô phỏng sự truyền sóng địa chấn sử dụng mạch lượng tử và mạng tensor cổ điển. Bộ giải MPS chứng minh một cách tiếp cận khả thi để tính toán động học trường sóng quy mô lớn một cách xác định trên các hệ thống máy tính hiệu suất cao cổ điển.
@informaq-vi.bsky.socialThuật toán mới kết hợp truyền tin với DMRG cho phép tính toán trạng thái cơ bản trên các lưới tùy ý và các chiều cao hơn, đạt được độ trung thực 0.9-0.99 với các co rút mạng tensor hiệu quả.