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摘要
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算法索引
主要符号对照表
第一章 绪论
第二章 一维系统的MPS理论
2.1 AKLT模型
2.2 矩阵分解
2.2.1 奇异值分解(SVD)
2.2.2 量子态的施密特分解
2.2.3 QR(LQ)分解
2.3 MPS理论
2.3.1 一维量子态的MPS表示
2.3.2 MPS表示与纠缠熵的面积定律
2.4 可观测量的期望值的计算
2.4.1〈(φ)|(φ)〉的计算
2.4.2〈(φ)|(H)|(φ)〉的计算
2.4.3 可观测量的MPO形式
2.5 变分法求基态
2.6 MPS的时间演化算法
2.6.1 tMPS的时间演化算法
2.6.2 MPS的低维近似
2.7 TEBD时间演化算法
2.7.1 MPS的Γ-A正则形式
2.7.2 TEBD算法
2.8 小结
第三章 二维系统的PEPS理论
3.1 二维系统的PEPS表示
3.2 可观测量的期望值的计算
3.2.1 张量网络的严格缩并
3.2.2 双层张量网络的近似缩并
3.3 求基态的变分方法
3.4 求基态的虚时演化方法
3.4.1 虚时演化的OU方法
3.4.2 虚时演化的FU方法
3.4.3 基于虚时演化的SU方法
3.5 小结
第四章 张量网络态的副本交换分子动力学优化方法
4.1 张量网络在实际应用中的困难
4.2 张量网络态的优化问题与分子动力学方法
4.3 副本交换方法
4.4 计算张量网络态物理量的蒙特卡洛采样算法
4.5 分子动力学方法的模拟结果
4.5.1 一维哈伯德模型
4.5.2 二维J1-J2模型
4.6 小结
第五章 PEPS的梯度优化方法
5.1 二维系统PEPS算法的难点
5.2 蒙特卡洛采样方法用于优化PEPS
5.3 GO优化算法的计算细节
5.4 GO方法的结果
5.4.1 能量关于截断维度Dc的收敛
5.4.2 有限尺寸体系时海森堡模型的能量
5.4.3 热力学极限下海森堡模型的能量和磁矩
5.4.4 J1-J2模型的能量
5.5 不同PEPS优化算法的比较
5.6 小结
第六章 结论与展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果