基于辅助矩阵乘积态基的最小纠缠典型热态

强关联系统中的有限温度问题重要但具挑战性。最小纠缠典型热态（METTS）是张量网络方法框架下模拟有限温度系统的有力方法，包括典型蒙特卡洛方法中引入符号问题的费米子与受阻挫自旋。本工作中，我们引入一种使用新基——辅助矩阵乘积态——的 METTS 算法扩展。该新基实现了配分函数中的预求和过程，从而改善了蒙特卡洛采样中的收敛性。该方法还具备利用好量子数以计算高效的方式模拟巨正则系综的优势。我们在三角晶格上的自旋-$1/2$ XXZ 模型上对所提方法进行了基准测试，表明在足够低温度（METTS 的常规应用区间）下新方法的性能优于原始 METTS 以及纯化方法。新方法还自然地将 METTS 方法与纯化方法联系起来。