Optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante.
El DMRG es un método numérico que sirve para calcular propiedades de sistemas de muchas partículas interactuantes. Se basa en la renormalización del espacio de Hilbert utilizando los estados mas relevantes de la matriz densidad reducida. Su eficiencia depende de que el estrelazamiento entre las p...
Guardado en:
Autor principal: | |
---|---|
Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2017
|
Materias: | |
Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/695/1/Flores_Marozzi.pdf |
Aporte de: |
id |
I25-R131-695 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
I25-R131-6952018-08-15T17:08:54Z Optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante. Numerical renormalization optimization using quantum information: application to models of an interacting impurity. Flores Marozzi, Diego R. Materia condensada Quantum information Información cuántica [Entanglement entropy Entropía de entrelazamiento Natural orbitals Orbitales naturales Impurity models Sistema de impureza Numerical methods Métodos numéricos] El DMRG es un método numérico que sirve para calcular propiedades de sistemas de muchas partículas interactuantes. Se basa en la renormalización del espacio de Hilbert utilizando los estados mas relevantes de la matriz densidad reducida. Su eficiencia depende de que el estrelazamiento entre las partes del sistema sea pequeño. El objetivo de este trabajo es optimizar el DMRG utilizando técnicas de información cuántica. Esto se logra mediante el cambio de representación al espacio de los Orbitales Naturales. Esta base es interesante porque minimiza la entropía de sitio en la red. Por este motivo es apropiada para la ejecución del DMRG. Se utilizó como objeto de estudio el modelo de una impureza de Anderson unidimensional. Se estudiaron propiedades estáticas y dinámicas con el fin de evaluar si el cambio de representación al espacio de los Orbitales Naturales reduce el costo computacional del DMRG. Se vio que el método propuesto reduce el uso de memoria y el tiempo de ejecucion en todos los casos estudiados. Estos resultados son alentadores porque indican que el espacio de los Orbitales Naturales podría utilizarse para el estudio de sistemas mas complejos en los que el DMRG tradicional consume muchos recursos computacionales. Ejemplos de estos casos son: sistemas de mas de una impureza, Hamiltonianos con interacciones de largo alcance y sistemas en mas de una dimensión. The DMRG is a method used to calculate properties of systems of many particles. It is based on the renormalization of the Hilbert space keeping the most relevant states of the reduced density matrix. Its efficiency depends on low entanglement between the parts of the system. The objective of this work is to optimize the DMRG using quantum information techniques. This is accomplished by a change of representation to the Natural Orbitals space. This is an interesting space because it minimizes the site entropy in the lattice. This is the reason why this representation is suitable for the execution of the DMRG. The single impurity Anderson model was used to study static and dynamic properties with the DMRG and to evaluate if the change of representation to the Natural Orbitals space reduces computational costs. The result was that the method proposed, reduces memory usage and execution time in all the cases studied. This results are encouraging because they show that the Natural Orbitals space can be used to the study of more complex systems in which the traditional DMRG uses a great amount of computational resources. To mention some examples: systems of more than one impurity, Hamiltonians with long range interactions and systems in two or more dimensions. 2017-12-15 Tesis NonPeerReviewed application/pdf http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/695/1/Flores_Marozzi.pdf es Flores Marozzi, Diego R. (2017) Optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante. / Numerical renormalization optimization using quantum information: application to models of an interacting impurity. Maestría en Ciencias Físicas, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro. http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/695/ |
institution |
Instituto Balseiro |
institution_str |
I-25 |
repository_str |
R-131 |
collection |
Repositorio Institucional Centro Atómico Bariloche e Instituto Balseiro (RICABIB) |
language |
Español |
orig_language_str_mv |
es |
topic |
Materia condensada Quantum information Información cuántica [Entanglement entropy Entropía de entrelazamiento Natural orbitals Orbitales naturales Impurity models Sistema de impureza Numerical methods Métodos numéricos] |
spellingShingle |
Materia condensada Quantum information Información cuántica [Entanglement entropy Entropía de entrelazamiento Natural orbitals Orbitales naturales Impurity models Sistema de impureza Numerical methods Métodos numéricos] Flores Marozzi, Diego R. Optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante. |
topic_facet |
Materia condensada Quantum information Información cuántica [Entanglement entropy Entropía de entrelazamiento Natural orbitals Orbitales naturales Impurity models Sistema de impureza Numerical methods Métodos numéricos] |
description |
El DMRG es un método numérico que sirve para calcular propiedades de sistemas de
muchas partículas interactuantes. Se basa en la renormalización del espacio de Hilbert
utilizando los estados mas relevantes de la matriz densidad reducida. Su eficiencia depende
de que el estrelazamiento entre las partes del sistema sea pequeño. El objetivo de
este trabajo es optimizar el DMRG utilizando técnicas de información cuántica. Esto
se logra mediante el cambio de representación al espacio de los Orbitales Naturales.
Esta base es interesante porque minimiza la entropía de sitio en la red. Por este motivo
es apropiada para la ejecución del DMRG.
Se utilizó como objeto de estudio el modelo de una impureza de Anderson unidimensional.
Se estudiaron propiedades estáticas y dinámicas con el fin de evaluar si el
cambio de representación al espacio de los Orbitales Naturales reduce el costo computacional
del DMRG. Se vio que el método propuesto reduce el uso de memoria y el
tiempo de ejecucion en todos los casos estudiados.
Estos resultados son alentadores porque indican que el espacio de los Orbitales
Naturales podría utilizarse para el estudio de sistemas mas complejos en los que el
DMRG tradicional consume muchos recursos computacionales. Ejemplos de estos casos
son: sistemas de mas de una impureza, Hamiltonianos con interacciones de largo alcance
y sistemas en mas de una dimensión.
|
format |
Tesis NonPeerReviewed |
author |
Flores Marozzi, Diego R. |
author_facet |
Flores Marozzi, Diego R. |
author_sort |
Flores Marozzi, Diego R. |
title |
Optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante. |
title_short |
Optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante. |
title_full |
Optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante. |
title_fullStr |
Optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante. |
title_full_unstemmed |
Optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante. |
title_sort |
optimización de la renormalización numérica utilizando información cuántica: aplicación a modelos de una impureza interactuante. |
publishDate |
2017 |
url |
http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/695/1/Flores_Marozzi.pdf |
work_keys_str_mv |
AT floresmarozzidiegor optimizaciondelarenormalizacionnumericautilizandoinformacioncuanticaaplicacionamodelosdeunaimpurezainteractuante |
_version_ |
1794277812510654464 |