多体局域化系统中的张量网络表示与纠缠扩散：一种新方法
量子物理
2023-12-14 v1 无序系统与神经网络
摘要
我们设计了一种新方法来计算一维多体局域化系统的局域运动积分（LIOMs）。在该方法中，我们通过张量网络形式推导出一类最优幺正变换，以对角化指定系统的哈密顿量。为了构建张量网络，我们利用子系统哈密顿量的本征态来实现所需的幺正变换。随后，我们优化本征态并获得合适的幺正局域算符，这些算符将表示LIOMs张量网络。对该方法的效率进行了评估，发现其既快速又几乎精确。在所引入的张量网络表示框架下，我们研究了纠缠在所考虑的多体局域化系统中如何扩散，并评估了该方法中所用近似的结果。一个重要且有趣的结果是，在所提出的张量网络近似中，如果块的长度大于局域化长度，那么熵的增长将与对数时间成线性关系。此外，研究还表明，如果哈密顿量已通过所提供的张量网络表示构造的幺正变换对角化，则仅需考虑相邻的两个块即可计算纠缠。
引用
@article{arxiv.2312.08170,
title = {Tensor Network Representation and Entanglement Spreading in Many-Body Localized Systems: A Novel Approach},
author = {Z. Gholami and Z. Noorinejad and M. Amini and E. Ghanbari-Adivi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08170},
year = {2023}
}