基于张量网络影响泛函的 Anderson 杂质模型的实时演化
强关联电子
2023-03-15 v2
摘要
在本工作中，我们提出并分析了两种基于张量网络的影响泛函方法，用于模拟诸如 Anderson 模型等量子杂质模型的实时动力学。通过与近期数值精确模拟的比较，我们表明此类方法能准确捕捉长时间非平衡淬火动力学。在这些张量网络影响泛函方法中必须控制的两个参数为时间离散化（Trotter）误差与键维数（张量网络截断）误差。我们展示了实际的数值不确定性由这两种近似的复杂相互作用所控制，并在不同 regime 中予以演示。我们的工作为将这些张量网络影响泛函方法用作通用杂质求解器打开了大门。
引用
@article{arxiv.2211.10430,
title = {Real time evolution of Anderson impurity models via tensor network influence functionals},
author = {Nathan Ng and Gunhee Park and Andrew J. Millis and Garnet Kin-Lic Chan and David R. Reichman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.10430},
year = {2023}
}