A quantum Monte Carlo algorithm for arbitrary spin-1/2 Hamiltonians
Auteurs : Lev Barash, Arman Babakhani, Itay Hen
Résumé : We present a universal parameter-free quantum Monte Carlo (QMC) algorithm designed to simulate arbitrary spin-$1/2$ Hamiltonians. To ensure the convergence of the Markov chain to equilibrium for every conceivable case, we devise a clear and simple automated protocol that produces QMC updates that are provably ergodic and satisfy detailed balance. We demonstrate the applicability and versatility of our method by considering several illustrative examples, including the simulation of the XY model on a triangular lattice, the toric code, and random $k$-local Hamiltonians. We have made our program code freely accessible on GitHub.
Outils pour cet article
Posez des questions sur cet article à notre assistant IA
Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.
⚠La licence de l'article ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et l'assistant IA ne peut se servir que des métadonnées de l'article plutôt que de l'article complet.
Le résumé précédent a été créé il y a plus d'un an et peut être réexécuté (si nécessaire) en cliquant sur le bouton Exécuter ci-dessous.
⚠La licence de cet article spécifique ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et les outils de synthèse seront exécutés en utilisant les métadonnées de l'article plutôt que l'article complet. Cependant, l'outil produira quand même un bon résultat, et vous pouvez également essayer nos outils sur des papiers avec des licences plus ouvertes.
Articles similaires résumés avec nos outils d'IA
Naviguez à travers encore plus d'articles similaires en utilisant une
représentation arborescenteRecherchez des articles similaires (en version bêta)
Nous comparons le titre et le résumé avec les articles indexés dans notre base. Pour les articles arXiv, la recherche porte sur la même catégorie ; pour les DOI et les autres sources, elle couvre toutes les sources et disciplines. Vous pouvez la relancer à mesure que notre base s’enrichit.
Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.