多轨道电子-声子模型费曼图的低秩量子化张量列表示
强关联电子
2025-07-28 v4
摘要
费曼图是模拟强关联电子系统的重要工具。然而，随机量子蒙特卡洛采样面临符号问题，尤其是在求解多轨道量子杂质模型时。最近，针对费曼图的高效数值处理提出了两种方法：用于替代随机采样的张量交叉插值 (TCI) 和用于压缩时空依赖性的量子化张量列 (QTT) 表示。剩余的挑战之一是在多轨道电子-声子系统的弱耦合费曼图中识别低秩结构这一非平凡任务。特别是，传统的 TCI 算法面临遍历性问题，这阻碍了它充分探索多轨道空间。为解决此问题，我们引入了一种称为全局搜索的新算法，从而解决了该问题。通过将此方法与 QTT 结合，我们揭示了低秩结构，并实现了具有指数级时间分辨率和误差相对于计算成本呈超幂律收敛的高效数值积分。此外，我们的方法不需要在非量子化 TCI 中必需的间断区域划分。
引用
@article{arxiv.2405.06440,
title = {Low-rank quantics tensor train representations of Feynman diagrams for multiorbital electron-phonon models},
author = {Hirone Ishida and Natsuki Okada and Shintaro Hoshino and Hiroshi Shinaoka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.06440},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 3 figures + 6 pages, 8 figures