TD-DMRG时间演化方案的精度数值评估与GPU加速
化学物理
2020-01-29 v2 计算物理
摘要
时间依赖密度矩阵重整化群（TD-DMRG）已成为复杂体系量子动力学的前沿方法之一。在本文中，我们通过对Fenna-Matthews-Olson（FMO）复合体的激子动力学进行基准测试，比较研究了TD-DMRG中三种时间演化方案的精度：采用Runge-Kutta算法的全局传播压缩法（P&C-RK）、基于时间依赖变分原理的矩阵展开算法（TDVPMU）和投影分裂算法（TDVP-PS）。我们表明，当时间步长收敛时，TDVP-MU与TDVP-PS给出相同结果，且它们比P&C-RK4更精确，而TDVP-PS比TDVP-MU可容忍更大的时间步长。我们进一步采用图形处理单元（GPU）来加速TD-DMRG中繁重的张量缩并，其能够将TDVP-MU和TDVP-PS方案的运算速度提升至多73倍。
引用
@article{arxiv.1907.12044,
title = {Numerical Assessment for Accuracy and GPU Acceleration of TD-DMRG Time Evolution Schemes},
author = {Weitang Li and Jiajun Ren and Zhigang Shuai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12044},
year = {2020}
}