Efficient simulations of quantum many-body dynamics with classical and quantum computers
Übersetzter Titel:
Effiziente Simulationen der Quanten-Vielteilchendynamik mit klassischen Computern und Quantencomputern
Autor:
Lin, Sheng-Hsuan
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Natural Sciences
Betreuer:
Pollmann, Frank (Prof. Dr.)
Gutachter:
Pollmann, Frank (Prof. Dr.); Kraus, Barbara (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
PHY Physik
TU-Systematik:
PHY 600
Kurzfassung:
This thesis explores variational approaches to simulate quantum many-body dynamics. We introduce algorithms based on isometric tensor network states to simulate the dynamics of two-dimensional systems on finite and infinite strip geometries. We then study the complexity scaling of simulating dynamics with neural-network quantum states. Finally, we propose hybrid quantum-classical algorithms for simulating the dynamics of one-dimensional finite and infinite systems with sequential quantum circuits.
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This thesis explores variational approaches to simulate quantum many-body dynamics. We introduce algorithms based on isometric tensor network states to simulate the dynamics of two-dimensional systems on finite and infinite strip geometries. We then study the complexity scaling of simulating dynamics with neural-network quantum states. Finally, we propose hybrid quantum-classical algorithms for simulating the dynamics of one-dimensional finite and infinite systems with sequential quantum circuit...
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Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit werden Variationsansätze zur Simulation der Quanten-Vielteilchendynamik untersucht. Wir stellen Algorithmen vor, die auf isometrischen Tensornetzwerk-Zuständen für zweidimensionale Systeme basieren. Sodann untersuchen wir das Skalenverhalten der Komplexität von Dynamiksimulationen mit neuronalen Netzwerk-Quantenzuständen. Schließlich schlagen wir hybride quantenklassische Algorithmen für die Simulation der Dynamik eindimensionaler Systeme mit sequenziellen Quantenschaltungen vor.
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In dieser Arbeit werden Variationsansätze zur Simulation der Quanten-Vielteilchendynamik untersucht. Wir stellen Algorithmen vor, die auf isometrischen Tensornetzwerk-Zuständen für zweidimensionale Systeme basieren. Sodann untersuchen wir das Skalenverhalten der Komplexität von Dynamiksimulationen mit neuronalen Netzwerk-Quantenzuständen. Schließlich schlagen wir hybride quantenklassische Algorithmen für die Simulation der Dynamik eindimensionaler Systeme mit sequenziellen Quantenschaltungen vor...
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