GPU 加速的有效哈密顿量计算器
量子物理
2025-12-17 v3
摘要
大型量子系统的有效哈密顿量计算在标准技术下既难以解析求解，又数值开销巨大。本文提出了受非微扰解析对角化（NPAD）和 Magnus 展开启发的数值技术，用于高效计算有效哈密顿量。虽然这些工具适用于广泛的应用，但我们在此演示了它们在可于电路 QED 体系中实现的模型上的实用性。我们的数值技术以开源 Python 包 形式提供，可在 GitHub (https://github.com/NVlabs/qCHeff) 和 PyPI (https://pypi.org/project/qcheff/) 获取。我们使用 CuPy 库实现 GPU 加速，与 CPU 相比，NPAD 最高获得 15 倍加速，Magnus 展开最高获得 42 倍加速（相较于 QuTiP），针对大系统规模。
引用
@article{arxiv.2411.09982,
title = {GPU-accelerated Effective Hamiltonian Calculator},
author = {Abhishek Chakraborty and Taylor L. Patti and Brucek Khailany and Andrew N. Jordan and Anima Anandkumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.09982},
year = {2025}
}
备注
20 pages, 8 figures. The source code is available at https://github.com/NVlabs/qCHeff