月: 2019年6月

cmp-mlの皆様へ

東大物性研の三澤と申します。

先日、お知らせした以下のDSQSS講習会ですが、
定員に若干余裕がありますので、
まだ申し込みを受付けております。

締切は6/4(火)17:00となっています。

ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/1942 <ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/1942>

ご興味のある方は、是非お申込みください。

三澤

> 2019/05/22 16:28、Takahiro Misawa <tmisawa@issp.u-tokyo.ac.jp>のメール:
>
> cmp-ml の皆様へ
>
> 東大物性研の三澤と申します。
>
> 下記のとおり、ソフトウェア講習会の案内をお送りします。
> （重複して受け取られた場合はご容赦下さい。）
>
> 経路積分モンテカルロ法を用いた量子格子模型の有限温度ソルバーであるDSQSSの講習会を
> 6/6(木)13:00-17:00に東京大学物性研究所にて開催しますので、ご案内させていただきます。
> 講習会では、DSQSSを用いた格子スピン模型、
> ボースハバード模型のモンテカルロシミュレーションに興味のある方を対象に、
> DSQSSの概要と基本的な使い方を、実際にDSQSSに触れていただきながらお伝えします。
> 演習では物性研スパコンも使用する予定です。
>
> 実験研究者や大学院生のご参加を歓迎いたします。
>
> 講習会に関する詳細および申し込み方法については
> ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/1942 <ccms.issp.u-tokyo.ac.jp/event/1942>
> をご覧ください。
>
> また、DSQSSのより詳細な情報は以下のURLをご覧ください。
> ma.issp.u-tokyo.ac.jp/app/171 <ma.issp.u-tokyo.ac.jp/app/171>
>
> 皆様のご参加をお待ちしております。
>
> ==============================================
> CCMSハンズオン講習会：DSQSS講習会
>
> 【開催要項】
> 日時：　2019年6月6日(木)13:00-17:00
> 場所：　東京大学物性研究所本館セミナー室 A612
> 定員：　8名
> 講師：　本山裕一(東京大学 物性研究所)
> 　　　　吉見一慶(東京大学 物性研究所)
> 　　　　川島直輝(東京大学 物性研究所)
>
> 【プログラム内容】
> 13:00-13:10 はじめに
> 13:10-13:40 DSQSSのアルゴリズムの解説
> 13:40-14:00 下準備〜MateriApps LIVE!のインストール
> 14:00-14:30 DSQSSの簡易モードに関する説明 / デモンストレーション
> 14:30-14:45 スパコンでのDSQSSの使用方法の解説
> 14:45-15:00 休憩
> 15:00-15:30 DSQSSの標準モードに関する説明 / デモンストレーション
> 15:30-16:50 演習
> 16:50-17:00 今後の展望
> ==============================================
>
> 東京大学物性研究所
> 計算物質科学研究センター
> 三澤貴宏

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メーリングリストの皆様

東京大学生産技術研究所の李と申します。
羽田野研究室では、下記の通りセミナーを開催致します。
皆様の奮ってのご参加をお待ちしております。

なお、当研究室におけるセミナー情報は、次のリンクよりご覧頂けます。
hatano-lab.iis.u-tokyo.ac.jp/seminar.html

＊本案内は複数のメーリングリストにお送りしております。重複して受け取られました方は何卒ご容赦下さい。

　　　　　　　　　　　　　　　記　　　　　　　　　　　　　　　

日時：２０１９年０６月０５日（水）１３時３０分〜 Wed, Jun 5, 1:30pm
場所：東京大学 生産技術研究所 千葉実験所 研究実験棟Ｉn210号室
道程：http://hatano-lab.iis.u-tokyo.ac.jp/access.html
講師：桑原知剛さん（理研）Dr. Tomotaka Kuwahara (RIKEN)
演題：Approximate quantum Markov network at finite temperatures

要旨：
In recent years, the Gibbs sampling on quantum computer attracts more and more attentions due to the application to exponential quantum speed up of the semidefinite programming problem [1] and the appearance of machine learning using a quantum Boltzmann machine [2]. Here, the quantum Gibbs states are described by e^{-βH}/Z (β: inverse temperature) for the system Hamiltonian H. As methods of quantum Gibbs sampling, Quantum metropolis sampling algorithm [3] and Davies Gibbs sampling algorithm [4] have been well-known. These algorithms heuristically works well, but the precision analyses are generally extremely difficult and the convergence is often exponentially slower with respect to the system size (eg, spin glass system). Our motivation in this research is to clarify under what conditions the quantum Gibbs sampling is implemented efficiently.

For the purpose, we will first introduce a method to utilize the quantum Markov property. When the system is decomposed into A, B, and C subsystems, we call that a quantum state is approximately Markov if the conditional mutual information I(A,C|B) between A and C via B exponentially decays with respect to the distance between A and C. If the Gibbs state is given by the approximate Markov network, we know that the quantum sampling can be efficiently implemented by a small depth local quantum circuits [5].

In this talk, I will show that such a quantum Markov property always hold for quantum Gibbs states above a certain threshold temperature. In addition to the efficient quantum Gibbs sampling, I will also explain several implications of the quantum Markov property: the strong versions of the area law, the clustering theorem, and existence of the topological entanglement entropy. This is a joint work with Kohtaro Kato and Fernando Brand?o in Caltech IQIM.

参考文献

[1] F. G. S. L. Brand?o and K. M. Svore, IEEE 58th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS), pp. 415 (2017).
[2] M. H. Amin, et al., Phys. Rev. X 8, 021050 (2018).
[3] K. Temme, T. J. Osborne, K. G. Vollbrecht, D. Poulin, and F. Verstraete, Nature 471, 87 (2011).
[4] M. J. Kastoryano and F. G. S. L. Brand?o, Commun. Math. Phys., 344, 915 (2016).
[5] F. G. S. L. Brand?o and M. J. Kastoryano, Commun. Math. Phys., 365, 1 (2019).

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李　宰河
〒277-8574 千葉県柏市柏の葉5-1-5
東京大学生産技術研究所
e-mail: lee@iis.u-tokyo.ac.jp
Tel: 04-7136-6977
Fax: 04-7136-6978
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