量子相变的非平衡弛豫方法：团簇更新量子蒙特卡洛中的非平凡临界弛豫

尽管非平衡弛豫（NER）方法已广泛用于经典自旋系统相变的蒙特卡洛研究，但此类研究在量子相变中相当有限。其原因是，基于团簇更新量子蒙特卡洛（QMC）算法的弛豫过程——该算法目前是量子系统蒙特卡洛研究的标准——被认为对于这些分析“过快”。最近本文作者揭示，基于团簇更新算法的经典自旋系统中的NER过程以拉伸指数临界弛豫为特征，而非局部更新算法中的传统幂律弛豫。在本文中，我们表明在采用团簇更新QMC分析的量子相变中同样如此，并且NER分析的优势是可用的。作为展现量子相变的各向同性量子自旋模型的最简单例子，我们利用连续时间圈算法研究了二维$S=1/2$柱状二聚化反铁磁海森堡模型中的奈尔-二聚体量子相变。