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Resummation-based quantum Monte Carlo for entanglement entropy computation
Physical Review B ( IF 3.2 ) Pub Date : 2024-09-10 , DOI: 10.1103/physrevb.110.115117 Menghan Song 1 , Ting-Tung Wang 1 , Zi Yang Meng 1
Physical Review B ( IF 3.2 ) Pub Date : 2024-09-10 , DOI: 10.1103/physrevb.110.115117 Menghan Song 1 , Ting-Tung Wang 1 , Zi Yang Meng 1
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Based on the recently developed resummation-based quantum Monte Carlo method for the spin and loop-gas models, we developed an algorithm, dubbed ResumEE, to compute the entanglement entropy (EE) with greatly enhanced efficiency. Our ResumEE exponentially speeds up the computation of the exponentially small value of the , where is the second-order Rényi EE, such that the for a generic 2D quantum spin models can be readily computed with high accuracy. We benchmark our algorithm with the previously proposed estimators of on 1D and 2D Heisenberg spin systems to reveal its superior performance and then use it to detect the entanglement scaling data of the Néel-to-VBS transition on 2D Heisenberg model with continuously varying . Our ResumEE algorithm is efficient for precisely evaluating the entanglement entropy of spin models with continuous and reliable access to the conformal field theory data for the highly entangled quantum matter.
中文翻译:
用于纠缠熵计算的基于恢复的量子蒙特卡罗
基于最近开发的基于恢复的量子蒙特卡罗方法 针对自旋和环气模型,我们开发了一种名为 ResumEE 的算法,用于计算纠缠熵 (EE),效率大大提高。我们的 ResumEE 指数级地加速了指数小值的计算 , 在哪里 是二阶 Rényi EE,使得 对于一般的二维量子 自旋模型可以很容易地以高精度计算。我们用之前提出的估计器对我们的算法进行基准测试 一维和二维 海森堡自旋系统揭示了其优越的性能,然后用它来检测纠缠尺度数据 2D 上 ele 到 VBS 的过渡 连续变化的海森堡模型 。我们的 ResumEE 算法可以有效地精确评估 具有连续 N 的自旋模型,并可靠地访问高度纠缠量子物质的共形场论数据。
更新日期:2024-09-10
中文翻译:
用于纠缠熵计算的基于恢复的量子蒙特卡罗
基于最近开发的基于恢复的量子蒙特卡罗方法 针对自旋和环气模型,我们开发了一种名为 ResumEE 的算法,用于计算纠缠熵 (EE),效率大大提高。我们的 ResumEE 指数级地加速了指数小值的计算 , 在哪里 是二阶 Rényi EE,使得 对于一般的二维量子 自旋模型可以很容易地以高精度计算。我们用之前提出的估计器对我们的算法进行基准测试 一维和二维 海森堡自旋系统揭示了其优越的性能,然后用它来检测纠缠尺度数据 2D 上 ele 到 VBS 的过渡 连续变化的海森堡模型 。我们的 ResumEE 算法可以有效地精确评估 具有连续 N 的自旋模型,并可靠地访问高度纠缠量子物质的共形场论数据。