In the last decades, tensor networks have emerged as a new class of methods to study strongly-correlated systems in low-dimensional lattices. Tensor networks are not just a numerical method, but also an analytical language to understand these systems. In this dissertation, we use the framework of tensor networks to propose new algorithmic ideas, and we apply it to numerically explore novel phenomena which arise from quantum interactions.
Übersetzte Kurzfassung:
In den letzten Jahrzehnten haben sich Tensornetzwerke als neue Methoden zur Untersuchung stark korrelierter Systeme in niedrigdimensionalen Gittern entwickelt. Tensornetzwerke sind nicht nur eine numerische Methode, sondern auch eine analytische Sprache, um diese Systeme zu verstehen. In dieser Dissertation nutzen wir Tensornetzwerke, um neue algorithmische Ideen vorzuschlagen, und wir wenden sie an, um neuartige Phänomene, die sich aus Quantenwechselwirkungen ergeben, numerisch zu untersuchen.
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