Tensor Network Contractions / Ran, Shi-Ju  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Tensor Network Contractions : Methods and Applications to Quantum Many-Body Systems Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ran, Shi-Ju, ; Tirrito, Emanuele, ; Peng, Cheng, ; Chen, Xi, ; Tagliacozzo, Luca, ; Su, Gang, ; Lewenstein, Maciej, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIV, 150 p. 68 ilustraciones, 65 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-34489-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Física matemática  Física cuántica  Óptica cuántica  Aprendizaje automático  Partículas elementales (Física)  Teoría cuántica de campos  Métodos matemáticos en física  Física Teórica  Matemática y Computacional  Partículas elementales  teoría cuántica de campos. Clasificación: 530.15 Resumen: La red tensorial es una herramienta matemática fundamental con una amplia gama de aplicaciones en física, como la física de la materia condensada, la física estadística, la física de altas energías y las ciencias de la información cuántica. Este libro de acceso abierto tiene como objetivo explicar los enfoques de contracción de la red tensorial de una manera sistemática, desde las definiciones básicas hasta las aplicaciones importantes. Este libro también es útil para quienes aplican redes tensoriales en áreas más allá de la física, como el aprendizaje automático y el análisis de big data. La red tensorial se origina a partir del enfoque del grupo de renormalización numérica propuesto por KG Wilson en 1975. A través de un rápido desarrollo en las últimas dos décadas, la red tensorial se ha convertido en una poderosa herramienta numérica que puede simular de manera eficiente una amplia gama de problemas científicos, con particular éxito en la física cuántica de muchos cuerpos. Se han propuesto variedades de algoritmos de red tensorial para diferentes problemas. Sin embargo, las conexiones entre los diferentes algoritmos no se discuten ni revisan bien. Para llenar este vacío, este libro explica los conceptos fundamentales y las ideas básicas que conectan y/o unifican diferentes estrategias de los algoritmos de contracción de redes tensoriales. Además, algunos de los avances recientes en el manejo de técnicas de descomposición tensorial y simulaciones cuánticas también están representados en este libro para ayudar a los lectores a comprender mejor las redes tensoriales. Este libro de acceso abierto está destinado a estudiantes graduados, pero también puede usarse como un libro profesional para investigadores en los campos relacionados. Para comprender la mayor parte del contenido del libro, solo se requieren conocimientos básicos de mecánica cuántica y álgebra lineal. Para comprender completamente algunas partes avanzadas, el lector deberá estar familiarizado con la noción de física de la materia condensada e información cuántica, que sin embargo no son necesarias para comprender las partes principales del libro. Este libro es una buena fuente para que los no especialistas en física cuántica comprendan los algoritmos de redes tensoriales y las matemáticas relacionadas. Nota de contenido: Introduction -- Tensor Network: Basic Definitions and Properties -- Two-Dimensional Tensor Networks and Contraction Algorithms -- Tensor Network Approaches for Higher-Dimensional Quantum Lattice Models -- Tensor Network Contraction and Multi-Linear Algebra -- Quantum Entanglement Simulation Inspired by Tensor Network -- Summary. Tipo de medio : Computadora Summary : Tensor network is a fundamental mathematical tool with a huge range of applications in physics, such as condensed matter physics, statistic physics, high energy physics, and quantum information sciences. This open access book aims to explain the tensor network contraction approaches in a systematic way, from the basic definitions to the important applications. This book is also useful to those who apply tensor networks in areas beyond physics, such as machine learning and the big-data analysis. Tensor network originates from the numerical renormalization group approach proposed by K. G. Wilson in 1975. Through a rapid development in the last two decades, tensor network has become a powerful numerical tool that can efficiently simulate a wide range of scientific problems, with particular success in quantum many-body physics. Varieties of tensor network algorithms have been proposed for different problems. However, the connections among different algorithms are not well discussed or reviewed. To fill this gap, this book explains the fundamental concepts and basic ideas that connect and/or unify different strategies of the tensor network contraction algorithms. In addition, some of the recent progresses in dealing with tensor decomposition techniques and quantum simulations are also represented in this book to help the readers to better understand tensor network. This open access book is intended for graduated students, but can also be used as a professional book for researchers in the related fields. To understand most of the contents in the book, only basic knowledge of quantum mechanics and linear algebra is required. In order to fully understand some advanced parts, the reader will need to be familiar with notion of condensed matter physics and quantum information, that however are not necessary to understand the main parts of the book. This book is a good source for non-specialists on quantum physics to understand tensor network algorithms and the related mathematics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Tensor Network Contractions : Methods and Applications to Quantum Many-Body Systems [documento electrónico] / Ran, Shi-Ju, ; Tirrito, Emanuele, ; Peng, Cheng, ; Chen, Xi, ; Tagliacozzo, Luca, ; Su, Gang, ; Lewenstein, Maciej,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIV, 150 p. 68 ilustraciones, 65 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-34489-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Física matemática  Física cuántica  Óptica cuántica  Aprendizaje automático  Partículas elementales (Física)  Teoría cuántica de campos  Métodos matemáticos en física  Física Teórica  Matemática y Computacional  Partículas elementales  teoría cuántica de campos. Clasificación: 530.15 Resumen: La red tensorial es una herramienta matemática fundamental con una amplia gama de aplicaciones en física, como la física de la materia condensada, la física estadística, la física de altas energías y las ciencias de la información cuántica. Este libro de acceso abierto tiene como objetivo explicar los enfoques de contracción de la red tensorial de una manera sistemática, desde las definiciones básicas hasta las aplicaciones importantes. Este libro también es útil para quienes aplican redes tensoriales en áreas más allá de la física, como el aprendizaje automático y el análisis de big data. La red tensorial se origina a partir del enfoque del grupo de renormalización numérica propuesto por KG Wilson en 1975. A través de un rápido desarrollo en las últimas dos décadas, la red tensorial se ha convertido en una poderosa herramienta numérica que puede simular de manera eficiente una amplia gama de problemas científicos, con particular éxito en la física cuántica de muchos cuerpos. Se han propuesto variedades de algoritmos de red tensorial para diferentes problemas. Sin embargo, las conexiones entre los diferentes algoritmos no se discuten ni revisan bien. Para llenar este vacío, este libro explica los conceptos fundamentales y las ideas básicas que conectan y/o unifican diferentes estrategias de los algoritmos de contracción de redes tensoriales. Además, algunos de los avances recientes en el manejo de técnicas de descomposición tensorial y simulaciones cuánticas también están representados en este libro para ayudar a los lectores a comprender mejor las redes tensoriales. Este libro de acceso abierto está destinado a estudiantes graduados, pero también puede usarse como un libro profesional para investigadores en los campos relacionados. Para comprender la mayor parte del contenido del libro, solo se requieren conocimientos básicos de mecánica cuántica y álgebra lineal. Para comprender completamente algunas partes avanzadas, el lector deberá estar familiarizado con la noción de física de la materia condensada e información cuántica, que sin embargo no son necesarias para comprender las partes principales del libro. Este libro es una buena fuente para que los no especialistas en física cuántica comprendan los algoritmos de redes tensoriales y las matemáticas relacionadas. Nota de contenido: Introduction -- Tensor Network: Basic Definitions and Properties -- Two-Dimensional Tensor Networks and Contraction Algorithms -- Tensor Network Approaches for Higher-Dimensional Quantum Lattice Models -- Tensor Network Contraction and Multi-Linear Algebra -- Quantum Entanglement Simulation Inspired by Tensor Network -- Summary. Tipo de medio : Computadora Summary : Tensor network is a fundamental mathematical tool with a huge range of applications in physics, such as condensed matter physics, statistic physics, high energy physics, and quantum information sciences. This open access book aims to explain the tensor network contraction approaches in a systematic way, from the basic definitions to the important applications. This book is also useful to those who apply tensor networks in areas beyond physics, such as machine learning and the big-data analysis. Tensor network originates from the numerical renormalization group approach proposed by K. G. Wilson in 1975. Through a rapid development in the last two decades, tensor network has become a powerful numerical tool that can efficiently simulate a wide range of scientific problems, with particular success in quantum many-body physics. Varieties of tensor network algorithms have been proposed for different problems. However, the connections among different algorithms are not well discussed or reviewed. To fill this gap, this book explains the fundamental concepts and basic ideas that connect and/or unify different strategies of the tensor network contraction algorithms. In addition, some of the recent progresses in dealing with tensor decomposition techniques and quantum simulations are also represented in this book to help the readers to better understand tensor network. This open access book is intended for graduated students, but can also be used as a professional book for researchers in the related fields. To understand most of the contents in the book, only basic knowledge of quantum mechanics and linear algebra is required. In order to fully understand some advanced parts, the reader will need to be familiar with notion of condensed matter physics and quantum information, that however are not necessary to understand the main parts of the book. This book is a good source for non-specialists on quantum physics to understand tensor network algorithms and the related mathematics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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