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Simple Fermionic backflow states via a systematically improvable tensor decomposition
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AI
DOI：10.1038/s42005-025-02083-4.png)
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摘要
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强关联电子引发了一系列电子性质，这些性质在许多新兴材料和分子过程中正得到日益广泛的利用。然而，对该量子多体问题的可靠数值模拟仍然是一个突出的挑战，尤其是在考虑电子的费米子统计时。在本工作中，我们引入了一种基于第二量子化中后流相关性CANDECOMP/PARAFAC（CP）张量分解的紧凑且可系统改进的费米子波函数。该假设自然地编码了多电子相关性，而无需其他张量分解的排序依赖性。我们将其性能与标准模型进行了比较，在Fermi-Hubbard和分子系统中展示了比可比方法更高的精度，并在ab initio 2D类氢晶格中与当前最先进的密度矩阵重整化群（DMRG）方法获得了具有竞争力的结果。通过考虑后流相关性的秩和范围的可控截断，以及为实际库仑相互作用筛选局域能量贡献，我们获得了一种可扩展且可解释的强关联电子结构问题方法，该方法将张量分解与基于机器学习的表示相结合。
Keyword:
ELECTRONIC-STRUCTURE CALCULATIONS
QUANTUM
期刊
IF:
5.8
论文数:
2.8K
被引数:
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