基于张量重整化群的 Ising 与 Yang-Lee 临界点关联函数

我们考察了使用 Levin 和 Nave 引入的张量重整化群（TRG）算法精确估计普适临界数据的可行性。具体而言，我们计算了二维三个临界点——各向同性与各向异性 Ising 模型以及有限虚磁场下的 Yang-Lee 临界点——的磁化率临界指数 $\gamma, \gamma/\nu, \delta, \eta$ 以及振幅比 $A$，这些数据来自一点和两点关联函数。尽管 TRG 在较小键维数 $D=16$ 时已在所有三种情况下表现定量良好，但后两者似乎在键维数上展现出更快速的改进，例如我们能在键维数 $D=24$ 时将确切已知结果复现到优于百分之一。我们能以键维数 28 的适度代价将确切已知值复现到优于 1%。我们评论了这些结果与早期关于共形维数、张量 RG 不动点结果之间的关系，并比较了张量重整化与传统蒙特卡洛采样的计算代价。