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Sandbox Physics
张量网络 · 边学边做实验

L2 · 第 4 章

剪断弱通道要付出多少误差

只看一处切口,保留最大的那些 Schmidt 权重就是最优做法,误差平方正好等于舍掉的权重。对整条链,误差平方介于“任一处切口舍掉的最大权重”和“所有切口舍掉权重之和的两倍”之间。只落在切口一侧的读数,受截断影响是二阶的;跨过切口的关联,受影响是一阶的。

一处切口:保留最大的权重

假设在一处切口只能保留固定数目的 Schmidt 项,怎样近似离原态最近?Schollwöck 综述的式 (19) 给出了答案:保留奇异值最大的那些项,其余置零。这时与原态距离的平方,等于舍掉的 Schmidt 权重之和,称为尾部权重。

在这处切口上,没有别的选法能更好。任何跨这刀不超过这么多项的态,离原态至少有尾部权重那么远。尾部权重因此是态本身定下的下限,在这个键维数下,任何算法都只能逼近它。

εc(χ)=∑α>χλα(c),min⁡rank⁡cϕ≤χ∥ψ−ϕ∥2=εc(χ)\varepsilon_c(\chi)=\sum_{\alpha>\chi}\lambda^{(c)}_\alpha,\qquad \min_{\operatorname{rank}_c\phi\le\chi}\big\lVert\psi-\phi\big\rVert^2=\varepsilon_c(\chi)

许多切口:一个下界,一个上界

矩阵乘积态在每处切口都要截断。单看最好的一处切口,就有了下界:误差平方不会小于整条链上最大的尾部权重。上界由 Verstraete 和 Cirac 2006 年论文的引理 1 给出:误差平方至多是所有切口尾部权重之和的两倍。Schollwöck 把这个界写成式 (58)。

以压缩实验里 12 个自旋的临界链为例。键维数为 4 时,最大的尾部权重是百万分之 1.58,实测误差平方是百万分之 5.66,尾部权重之和是百万分之 6.16,两倍就是百万分之 12.3。实测值落在两界之间,而且更靠近上界,因为每处切口都贡献了自己的一份尾部。

max⁡c εc(χ) ≤ ∥ψ−ψ~∥2 ≤ 2∑c=1L−1εc(χ)\max_c\,\varepsilon_c(\chi)\ \le\ \lVert\psi-\tilde\psi\rVert^2\ \le\ 2\sum_{c=1}^{L-1}\varepsilon_c(\chi)

完整例题

为什么局域读数仍然准

只截断一处切口,把态拆成保留部分和舍弃部分。两部分用的是不同的 Schmidt 项,所以它们的左态彼此正交,右态也彼此正交。取一个只作用在切口左边的算符。在保留部分与舍弃部分的交叉项里,右态只和右态相遇,内积为零。交叉项消失,读数的变化只剩下与舍弃权重同量级的项。

链两端之间的关联,在每处切口两边都有作用,交叉项留了下来,误差可以和两个态的距离一样大,也就是误差平方的平方根。实验里能看到这个差别:键维数为 4 时,误差平方是百万分之 5.66,距离约 0.0024。每格点能量差百万分之 2.2,单个格点磁化强度的最大误差是百万分之 2.1,都和误差平方同量级;首尾关联却差了 0.0015,和距离同量级。能量还多一层保护:精确态是本征态,态稍有偏离,能量只在二阶上改变。

ψ=ψ~+δ:⟨ψ∣O∣ψ⟩−⟨ψ~∣O∣ψ~⟩=2 Re ⟨ψ~∣O∣δ⟩+⟨δ∣O∣δ⟩,⟨ψ~∣OL∣δ⟩=0\psi=\tilde\psi+\delta:\quad\langle\psi|O|\psi\rangle-\langle\tilde\psi|O|\tilde\psi\rangle=2\,\mathrm{Re}\,\langle\tilde\psi|O|\delta\rangle+\langle\delta|O|\delta\rangle,\qquad \langle\tilde\psi|O_{\rm L}|\delta\rangle=0

尾部决定该留多少

Schmidt 权重降得多快,决定了要留多少。横场 2.5 的有能隙链,键维数取 2,误差平方就只有百万分之十左右;临界链要取到 4 才有相近的误差;随机态根本没有短尾巴,键维数 16 时仍丢掉一半以上的模方。

键维数要按你需要的测量来选。局域能量和磁化强度按误差平方的速度收敛;长程关联按它的平方根收敛,同样的精度要更大的键维数。

带着问题动手

先预测,再改变,最后解释

  1. 在压缩实验里选临界链。先预测:键维数从 2 加到 8,哪个读数改善得最快,每格点能量还是首尾关联?
  2. 把键维数依次调到 2、4、8,记下这两个读数和误差平方。
  3. 解释两者收敛速度为何不同:能量误差为什么是二阶小量,而横跨每处切口的首尾关联误差却是一阶的?

这些实验模拟开放边界的自旋 1/2 链,能量以耦合常数为单位,时间以约化普朗克常数除以耦合常数为单位。每个实验在模型说明里写明模型和适用范围,并可导出读数背后的数据。

试着自己解释

1. 一条链只有三处切口有非零尾部权重,分别是百万分之一、二、三。截断后的态误差平方必定落在什么范围?

展开答案与解释

至少是最大的尾部权重,百万分之三;至多是总和的两倍,百万分之十二。

3×10−6≤∥ψ−ψ~∥2≤2 (1+2+3)×10−6=1.2×10−53\times10^{-6}\le\lVert\psi-\tilde\psi\rVert^2\le2\,(1+2+3)\times10^{-6}=1.2\times10^{-5}

2. 猫态预设在键维数为 1 时,下界约为二分之一。为什么没有哪个直积态能离这个基态更近?

展开答案与解释

它中间切口有两个都接近二分之一的 Schmidt 权重。直积态在这处只能留一项,至少要丢掉另一项,约二分之一。

3. 键维数为 8 时,临界链首尾关联的误差约为百万分之十,误差平方约为百亿分之九。这和交叉项的论证一致吗?

展开答案与解释

一致。距离是误差平方的平方根,约百万分之三十。跨过所有切口的关联,误差最多可达这么大,百万分之十在它之下;局域读数的误差则约等于误差平方本身。

可以放在旁边读的来源

  1. U. Schollwöck, The density-matrix renormalization group in the age of matrix product states, Annals of Physics 326, 96 (2011)

    这一领域的标准综述。第 3 节用面积律解释 DMRG 为什么在一维好用;第 4.1 节用一次次奇异值分解搭出矩阵乘积态,并在式 (58) 给出截断误差的上界;第 6 节把基态搜索写成变分扫描;第 7 节讲时间演化和它的极限。

  2. F. Verstraete and J. I. Cirac, Matrix product states represent ground states faithfully, Physical Review B 73, 094423 (2006)

    引理 1 证明:截断到键维数 D 后,与原态距离的平方不超过各切口舍弃 Schmidt 权重之和的两倍;文中进而说明有能隙的基态为什么只需要不大的 D。

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