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State-of-the-art simulations of quantum many-body systems with the next-generation tensor network algorithms

Description du projet

Simulation quantique avancée à plusieurs corps d’une précision sans précédent

Les systèmes microscopiques ou quantiques composés de nombreuses particules en interaction – appelés systèmes quantiques à plusieurs corps – peuvent manifester des phénomènes émergents spontanés exotiques et uniques, ouvrant la voie à des perspectives d’applications sans précédent. Cependant, comme la plupart de ces systèmes ont été découverts par hasard et que nous en savons très peu sur la physique qui les sous-tend, nous sommes encore loin de pouvoir les contrôler. La simulation de ces systèmes, qu’elle soit expérimentale ou théorique, peut répondre à ce défi. Le projet NexGenTeN, financé par l’UE, entend faire progresser le domaine des algorithmes de réseaux de tenseurs, qui ont joué un rôle déterminant dans la simulation de systèmes quantiques à plusieurs corps, avec une précision et une perception inégalées.

Objectif

One of the biggest and most relevant challenges in physics is the accurate study of strongly correlated quantum many-body systems, which give rise to very remarkable phenomena like high-Tc superconductivity (HTSC), quantum spin liquids with topological order, and other novel phases of matter. Understanding these systems is the key to designing new materials and quantum devices for future groundbreaking technologies. In recent years enormous progress in the study of these systems has been achieved with two-dimensional tensor network algorithms, which can be seen as a generalization of the powerful density-matrix renormalization group method to higher dimensions. While already the current algorithms are very powerful and outperform other state-of-the-art approaches, the development of new algorithms with a higher accuracy and broader application range is crucial to enable to solve the most pressing open problems.

Building upon my previous breakthroughs in this field, I will develop the next generation of tensor network algorithms, including novel powerful methods for ground states, time evolution, spectral functions, finite temperature, open systems, and multi-scale approaches. I will use them for groundbreaking simulations of relevant open problems in several fields with unprecedented accuracy. Major milestones include (1) simulations of realistic models of cuprate materials in order to shed new light on the pseudogap phase and pairing mechanism in HTSC, (2) cutting-edge simulations of frustrated materials to reveal the nature of excitations and thermodynamic properties of quantum spin liquids and other challenging states, and (3) predictions of novel states of matter in SU(N) and open quantum systems which can be realized in experimental quantum simulators. This ambitious project will strongly advance our fundamental understanding of strongly correlated systems and set a new state-of-the-art in simulating quantum many-body problems.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Régime de financement

ERC-COG - Consolidator Grant

Institution d’accueil

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM
Contribution nette de l'UE
€ 1 999 630,00

Bénéficiaires (1)