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  Efficient Adiabatic Preparation of Tensor Network States

Wei, Z., Malz, D., & Cirac, J. I. (submitted). Efficient Adiabatic Preparation of Tensor Network States.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-37D0-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-37D1-B
Genre: Preprint
Alternativer Titel : Preprint arXiv: 2209.01230 Submitted on 2 Sep 2022

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:
2209.01230.pdf (Preprint), 678KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-37D2-A
Name:
2209.01230.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Wei, Zhiyuan1, 2, Autor           
Malz, Daniel1, 2, Autor           
Cirac, J. Ignacio1, 2, Autor           
Affiliations:
1Theory, Max Planck Institute of Quantum Optics, Max Planck Society, ou_1445571              
2MCQST - Munich Center for Quantum Science and Technology, External Organizations, ou_3330166              

Inhalt

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Schlagwörter: Quantum Physics, quant-ph
 Zusammenfassung: We propose and study a specific adiabatic path to prepare a family of tensor
network states that are unique ground states of few-body parent Hamiltonians in
finite lattices, which include normal tensor network states, as well as other
relevant non-normal states. This path guarantees a gap and allows for efficient
numerical simulation. In 1D we numerically investigate the preparation of a
family of states with varying correlation lengths and the 1D AKLT state and
show that adiabatic preparation can be much faster than standard methods based
on sequential preparation. We also apply the method to the 2D AKLT state on the
hexagonal lattice for which no method based on sequential preparation is known,
and show that it can be prepared very efficiently for relatively large
lattices.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2022-09-02
 Publikationsstatus: Eingereicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: arXiv: 2209.01230v1
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : Hightech Agenda Bayern Plus
Grant ID : -
Förderprogramm : -
Förderorganisation : Bavarian state government
Projektname : ERC Advanced Grant QUENOCOBA
Grant ID : 742102
Förderprogramm : EU Horizon 2020 program
Förderorganisation : European Commission (EC)
Projektname : -
Grant ID : 899354 (FET Open SuperQuLAN)
Förderprogramm : European Union’s Horizon 2020 research and innovation program
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle

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