Development and Application of Worm-type Algorithm in Classical and - - PowerPoint PPT Presentation

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Development and Application of Worm-type Algorithm in Classical and Quantum Lattice Models Youjin Deng Univ. of Sci. & Tech. of China (USTC) Adjunct: Umass, Amherst Ins-tute for


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SLIDE 1

Development and Application of Worm-type Algorithm in Classical and Quantum Lattice Models

Youjin ¡Deng ¡

  • Univ. ¡of ¡Sci. ¡& ¡Tech. ¡of ¡China ¡(USTC) ¡

Adjunct: ¡Umass, ¡Amherst ¡

Ins-tute ¡for ¡Advanced ¡Study, ¡Tsinghua ¡ ¡University ¡

Beijing, ¡2013-­‑10-­‑9

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SLIDE 2

u Worm ¡Algorithm ¡

  • Markovian-­‑Chain ¡Monte ¡Carlo ¡(MCMC) ¡method ¡
  • Worm ¡algorithm ¡for ¡Ising ¡and ¡Bose-­‑Hubbard ¡models ¡
  • Worm ¡algorithm ¡for ¡other ¡models ¡

u ¡Applica@ons ¡

  • Quantum ¡cri@cal ¡dynamics ¡
  • N-­‑component ¡loop ¡models ¡

Outline

Nikolay ¡Prokof’ev ¡ UMass, ¡Amherst ¡ Boris ¡Svistunov ¡ UMass, ¡Amherst ¡ Timothy ¡Garoni ¡ Monash ¡University ¡ Kun ¡Chen ¡ USTC ¡ Qingquan ¡Liu ¡ USTC ¡ Yuan ¡Huang ¡ USTC ¡

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SLIDE 3

Introduction to MCMC

l Procedure for Markov-Chain Monte Carlo method

GOAL: Probability of each configuration

∝Wν

l Given a statistical system—e.g, Ising model

Partition Sum: Z =

ν

To-be-calculated observable: A =

A ν

( )Wν / Z

ν

(Wν : weight of configuration v)

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SLIDE 4

Introduction to MCMC

l Sufficient conditions

  • Detailed balance (easy to satisfy)
  • Ergodicity (difficult to prove)

Wν puP

u acc ν →ν '

( )=Wν 'pu P

u acc ν ' →ν

( )

pu : probability to choose "update u" P

u acc ν →ν '

( ): acceptance probability

Ø Different update schemes ßà Different algorithms

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SLIDE 5

A ¡cartoon ¡picture ¡of ¡a ¡worm

Masha ¡ Ira ¡

Worm ¡in ¡worm ¡algorithm

What is worm? ¡

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SLIDE 6

Ira ¡ Masha ¡

Worm ¡state ¡space ¡(A,I,M)

Simple Idea: Extend configuration space!

What is worm?

Configuration space {v}: close loops

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SLIDE 7
  • Ising model

Worm algorithm for Ising model

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SLIDE 8

Zworm = tanhβ |A|

{( A,I ,M )}

Standard ¡worm ¡update i) Start ¡in ¡configura@on ¡ ¡ ii) Pick ¡I ¡or ¡M, ¡say ¡I ¡ iii) Choose ¡one ¡of ¡ ¡I’s ¡neighbor, ¡say ¡ ¡L ¡ iv) Propose ¡ v) Accept ¡the ¡propose ¡with ¡probability ¡p ¡

( , , ) A I M

( , , ) ( , , ) A I M A IL L M → Δ

! Just a Metropolis method.

  • Partition sum in worm sector:

Worm algorithm for Ising model

Ira ¡ Masha ¡

Worm ¡state ¡space ¡(A,I,M)

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SLIDE 9
  • Demonstration

Worm algorithm for Ising model

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SLIDE 10

Worm Algorithm for Bose-Hubbard Model

An efficient update scheme for the continuous-time (imaginary) path-integral (world-line) representation of interacting bosonic

  • r spin systems without sign problem.
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SLIDE 11

1

( ) 1 1 1 ' 0

Tr Tr Tr 1 ( ) ( ) ( ') ' ...

H d H H H

Z e e e e H d H H d d

β

− τ τ −β −β β β β −β τ

∫ = ≡ ⎧ ⎫ ⎪ ⎪ = − τ τ+ τ τ τ τ + ⎨ ⎬ ⎪ ⎪ ⎩ ⎭

∫ ∫∫

1

( , )

ij i j i i i i i j j i i j j

H H U n H t n n b n n b

+ < >

+ − = = − µ

∑ ∑ ∑

Interacting Particles on a lattice:

diagonal

  • ff-diagonal

1 1

( )

H H

H e H e

β −β

τ =

( ) ( ) ( ') ' 1 1 1 { } ' 0

{ } ' ... { }

i

H H H H H H i i n

Z n e e H e d e H e H e d d n

β β β −β − β−τ −τ − β−τ − τ−τ −τ τ

= − τ + τ τ +

∑ ∫ ∫∫

In the diagonal basis set (occupation-number representation):

1 2 3

{ } { , , , }

i

n n n n = ...

Each term describes a particular evolution of as imaginary “time” increases

{ }

i

n

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SLIDE 12

+

{ } 0,1,2,0

i

n =

i j τ ' τ

+

i j

imaginary time

β

(1,2) t

in this example 0-order term

  • ne of the 2-order terms

potential energy contribution

  • ff-diagonal matrix elements for the trajectory with K kinks at times

(ordered sequence on the -cylinder)

2 1

...

K

β τ τ τ > > > > > β

in this example, for K=2, it equals for bosons

Z = e

− U ({ni(τ )})dτ

β

{ni(τ )}

{ni(τ k + 0)}|(−H1 dτ k ) |{ni(τ k − 0)}

k=1 K

2 2 t t ×

all possible trajectories for N particles with K hopping transitions

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SLIDE 13

β

high-order term for

  • Z=Tre

H β

  • M

= Tr ( , ) ( , )e

H M M I I IM I

b i b i G

β

τ τ

+

Similar expansion in hopping terms for + two special points for Ira and Masha

I

M

M

i

I

i

M

τ

I

τ

β

The rest is worm algorithm in this configuration space: draw and erase lines using exclusively Ira and Masha

Z

IM

G ∪

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SLIDE 14

time shift:

' τ

τ

space shift (“particle” type): i j i j i j i j Ira or Masha Insert/delete Ira and Masha:

connects and configuration spaces

space shift (“hole” type):

ergodic set of local updates

Z G ↔

Z G

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SLIDE 15

M I I I I M

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SLIDE 16
  • XY model (reduced Hamiltonian)

Par@@on ¡sum ¡

  • Spin ¡representa@on ¡
  • Graph ¡representa@on ¡

¡

H = −J S

i S

j <i, j>

S

i = (Si x,Si y) and S

i 2

= 1

Z XY = '

li , j

∑ Ili , j (β)

<i, j>

Zspin = exp(J Si

 

S j



)

<i, j>

∏ ∫

dSk



k

Oriented ¡Loops ¡(current): ¡ Kirchoof ¡law ¡for ¡each ¡site!

Worm Algorithm for Other Models

Ø More general current models can be formulated—e.g, Villain model. Ø Worm algorithm can be easily formulated.

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SLIDE 17
  • N-component loop model on cubic lattices
  • Spin ¡representa@on ¡

¡

  • Graph ¡representa@on ¡

¡

Zloop = x|A|n|c|

Non-intersecting loops

(x = tanh J)

Zspin = (1+ J Si

 

⋅ S j



)

<i, j>

∏ ∫

dSk



k

Worm Algorithm for Other Models

Ø Parameter n can be non-integer. Ø It plays an important role in the SLE theory in 2D. Ø Worm algorithm needs to combine with other computational techniques. (--e.g, coloring technique, efficient search algorithm, rejection-free trick). Ø Physics is less well known for D>2. Ø Study becomes difficult without worm algorithm.

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SLIDE 18
  • Coloring problem (T=0 Potts antiferromagnet)

– Ising ¡an@ferromagnet ¡on ¡triangular ¡laPce ¡ – Three-­‑coloring ¡problem ¡on ¡kagome ¡laPce ¡ – Four-­‑coloring ¡problem ¡on ¡triangular ¡laPce ¡

Worm Algorithm for Other Models

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SLIDE 19
  • Planar/standard q-state Potts models ¡

¡ ¡ ¡ ¡è ¡flow ¡polynomial ¡ ¡

  • model

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡è ¡J-­‑current ¡model ¡

  • Spin glass?

Worm Algorithm for Other Models

|ϕ |4

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SLIDE 20
  • Quantum spin models without sign problem ¡

¡ ¡ ¡ ¡(mul@-­‑site ¡interac@on ¡is ¡allowed) ¡ ¡

  • Fermions in 1D

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡(No ¡sign ¡problem ¡in ¡1D) ¡

  • Diagrammatic MC method for Fermionic systems

Worm Algorithm for Other Models

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SLIDE 21

δ + + q p

δ + q

= + Σ ) ( p

q − k p

q k −

无法显示图像。您的 计算机可能因内存不 足而无法打开图像, 或图像已遭损坏。请

δ − − q k

δ − −q

Σ

¡Do ¡not ¡measure ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Σ

Now ¡measure ¡

Move ¡worm ¡in ¡diagMC: ¡

Worm Algorithm for Other Models

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SLIDE 22
  • Ising model

– Near ¡cri@cality, ¡autocorrela@on ¡@me ¡ – D= ¡2 ¡Ising ¡model ¡

  • Glauber ¡(Metropolis) ¡ ¡z ¡≈ ¡2 ¡
  • Swendsen-­‑Wang ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡z ¡≈ ¡0.2 ¡
  • Worm ¡ ¡

– D=3 ¡Ising ¡model ¡

  • ¡Worm ¡
  • ¡Swendsen-­‑Wang ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡z ¡≈ ¡0.46 ¡

τ  ξ z

z|A| ≈ 0.379

z|A| ≈ 0.174

Efficiency of Worm Algorithm

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SLIDE 23

To system sizes

From system sizes

3 3

8 L =

3 3

200 L =

Efficiency of Worm Algorithm

  • Bosons/quantum spins
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SLIDE 24

Efficiency of Worm Algorithm

  • Why is worm algorithm efficient:
  • Easy to change topology
  • Capture two-point correlation/Green functions
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SLIDE 25

Application I: probe Higgs resonance

  • Lagrangian in O(2) field theory

¡ ¡

¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡is ¡a ¡complex ¡field ¡ r, ¡u: ¡physical ¡parameters ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡space-­‑@me; ¡real ¡@me ¡

¡

¡✩ ¡ ¡Lorentz ¡invariant ¡ ¡

¡

  • Phase transitions in O(2) mean-field theory

¡Minimum ¡of ¡poten@al ¡ ¡ ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡✔ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡: ¡no ¡long-­‑range ¡order ¡exists ¡

¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡✔ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡long-­‑range ¡order ¡occurs ¡ ¡

¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡✯ ¡O(2) ¡symmetry ¡is ¡spontaneously ¡broken!

( )

2 2 2 * *

( ) 2 u L r t ψ ψ ψ ψ ψ ψ ψ ∂ = − ∇ − − ∂

ψ

( 1) d + V[ψ *,ψ ] = rψ *ψ + u 2 ψ *ψ

( )

2

r > 0 ⇒ψ 0 = 0 r < 0 ⇒ψ 0 = −r / u

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SLIDE 26

Application I: probe Higgs resonance

  • Mexican-hat potential
  • Low-energy excitation

¡ ¡ ¡ ¡Perturbation near :

¡

¡

¡

V[ψ *,ψ ] = rψ *ψ + u 2 ψ *ψ

( )

2

ψ (x) = eiξ(x)[ψ 0 +η(x)]

ψ 0

➠ Two decoupled excitation modes Goldstone mode—oscillation of phase massless (gapless) Higgs mode—oscillation of amplitude massive (gapped)

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SLIDE 27

Application I: probe Higgs resonance l Higgs amplitude mode in D=2? 😪

Ø Argument: Higgs mode is overdamped because of strong decay into two Goldstone modes Ø 1/N expansion (up to 2nd order) [Chubukov et.al.’94; Altman et.al.’02; Zwerger’04; Podolsky et.al.’11] Ø Monte Carlo study [PRL 109, 010401 (2012); 110, 140401 (2013); 110, 170403 (2013)] Ø Ultracold quantum gas [Nature 487, 454 (2012)] ✯ No direct evidence, only onset of resonance Ø Higher-order 1/N expansion [PRB 86, 054508 (2012)]

😇

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SLIDE 28

Application I: probe Higgs resonance l Bose Hubbard model--a testbed

ˆ HBH = −J bi

† bj <i, j>

+ U 2 ˆ ni( ˆ ni −1)−

i

(µ −Vi) ˆ ni

i

( / ) 16.7424(2)

c

U J =

Square Lattice

  • Efficiently simulated by worm algorithm à

Quantum Critical Point (QCP) at U/J =16.7424(2)

  • Emergent Lorentz invariance/particle-hole

symmetry near QCP à relativistic O(2) model

l Probe for critical dynamics

  • Measure spectral function as frequency varies

[Energy dissipation/absorption rate ] an excitation mode at ⇔ a resonance peak at

ω

ω

S(ω)

∝ωS(ω)

ω

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SLIDE 29

Application I: probe Higgs resonance l Monte Carlo probe: kink-kink correlation [Fluctuation-dissipation theorem]

Kinetic energy :

MC kinks

K β = −∑ K MC(iω n) = dτ e

iωnτ β

K MC(τ ) = − e

iωnτ k k=kinks

2

( ) (0) ( )

n

MC n i

K K K i

ω

τ ω = Kink-kink correlation :

χ MC(τ ) = K(τ )K(0) Ø But ¡it ¡is ¡in ¡imaginary ¡-me ¡domain! MC measurement: (Matsubara frequency) Fourier transformation:

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SLIDE 30

Application I: probe Higgs resonance l Analytical-continuation method

χ MC(τ ) = S(ω)

e−ωτ + e−ω (β−τ )

( )dω

  • Relation between and ¡

¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡can be shown to be analytic ⇒

can be obtained by reverse transformation via analytical-continuation method (in principle)

χ MC(τ ) S(ω)

χ MC(τ )

S(ω) Ø It is an ill-posed problem! Ø High-precision Monte Carlo data are needed.

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SLIDE 31

Application I: probe Higgs resonance l In Superfluid

✯Nice Collapse: universal spectral function! ✯Good news #3 for analytical condition: Clear existence of plateau—a must physics condition ✯Second bump: multi Higgs mode?

plateau

c

U U g J − =

peak ¡at ¡3.3(8) Chen, Liu, Deng, Pollet, and Prokof’ev, PRL 110, 170403 (2013)

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SLIDE 32

Application I: probe Higgs resonance l In Mott and Normal Liquid

✯ Resonance peaks in MI and NL? What are they? ✯ Similar shapes in SF and MI.

Near QCP, MI, NL, and SF are indistinguishable under .

  • MI and NL may have mesoscopic Mexican-hat shape free energy.
  • Mesoscopic Higgs resonance is a possible scenario.

ξ

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SLIDE 33

Application I: probe Higgs resonance l Optical Lattice Emulator for Bose-Hubbard model

[Nature 487, 454 (2012)] ( )

1 /

c

J J

ν

ν ∝ Δ ∝ −

✯ Onset of resonance, but no peak is observed. Why?

Temperature not sufficiently low? Trap effect? Small number of atoms? Monte Caro data support “trap effect”.

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SLIDE 34

Application II: probe optical conductivity l Frequency-dependent conductivity

¡

E(ω) : electronic field; j(ω) : induced current

σ(ω)

  • A central concept of transport properties.
  • Bose-Hubbard model at QCP
  • J-current model (Villain model)

l Systems to be studied

Ø Both can be efficiently simulated by worm algorithm. Ø Critical points: (J/U)c = 16.7424(2), Kc = 0.3330670(2)

0.333065 0.333066 0.333067 0.333068 0.333069 0.504 0.508 0.512 0.516 0.520 0.524 0.5160(6)

512 256 128 64

<Wx

2>

L=Lτ

Kc=0.3330670(2)

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SLIDE 35

l Monte Carlo probe

  • Frequency-dependent superfluid density:

ρs(iω n) = − Ek /V − j(τ ) j(0)

iωn

  • Kubo formula in Matsubara frequency:

σ (iω n) = 2πσ Q ρs iω n

( )

ω n σ Q = 4 e2 h = 2 π (e==1)

l Universal scaling behavior in critical region

σ (ω,T ) = σ QΣ

ω T

⎛ ⎝ ⎜ ⎞ ⎠ ⎟ with σ

ω T → ∞

⎛ ⎝ ⎜ ⎞ ⎠ ⎟ = σ (∞) OR

σ (iω n,T) = σ QΣ iω n T ⎛ ⎝ ⎜ ⎞ ⎠ ⎟

Application II: probe optical conductivity

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SLIDE 36

l AdS/CFT correspondence from string theory

Holographic gauge/gravity duality theory predicts:

  • Universal conductivity is

controlled by two parameters

(0) and ( ) σ σ ∞

  • Shape is solely determined by

γ = [σ (0) −σ (∞)]/ 4σ (∞) γ < 0 vortex-like γ > 0 particle-like ⎧ ⎨ ⎩

  • Causality ⇒ |γ |≤1/12
  • Charge carrier is

Ø Typos exist in differential equations in the above literature

Application II: probe optical conductivity

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SLIDE 37

l Universal conductivity for Villain model

Ø Simulations are extensive: high-precision data for system size up to 512 X 1024 X1024

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0.25 0.30 0.35 0.40

Lt =512 Lt =256 Lt =192 Lt =160 Lt =128 Lt =96 Lt =64 extrapolation

σ(iωn)/σQ ωn/2πT

Application II: probe optical conductivity

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SLIDE 38

Application I: probe Higgs resonance l Universal conductivity for Bose-Hubbard model

4 8 12 16 20 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40

β=20 β=10 β=5 β=2.5 qauntum σ(iωn)/σQ classical σ(iωn)/σQ

σ(iωn)/σQ ωn/2πT

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SLIDE 39

Application I: probe Higgs resonance l Fit by holographic gauge/gravity duality prediction

2 4 6 8 10 12 0.36 0.37 0.38 0.39 0.40

4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50

σ(iωn)/σQ ωn/2πT

, χ

2=0.1

holographic γ=1/12, α=0.4, χ

2=2.5

holographic γ=1/12, α=1 , χ

2=472

( )

3

1/ P ∞ +

Re σ(ω)/σQ ω/T

  • Do not fit in the original

prediction even if gamma =1/12 (green line)

  • Universal value:

( ) 0.359(4) σ ∞ =

  • Particle-like
  • Holographic prediction is OK

if T in CFT is rescaled by 0.4

  • A simple 3rd polynomial

works equally well or better

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SLIDE 40

l Optical-Lattice Emulator? Application II: probe optical conductivity

Analytical-continuation results for Bose-Hubbard model:

  • Experimentally accessible T
  • Stable results for /

2 T ω π >

  • Experiment can measure

σ (∞)

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SLIDE 41

Application III: O(n) loop model in 3D l O(n) loop model in 3D

Results:

  • Can be efficiently simulated by worm algorithm
  • Confirm O(n) universality class in 3D for n=1,2,3,4,5,10
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SLIDE 42

Discussion l Worm Algorithm:

  • Simple but beautiful
  • Highly efficient

l Broad Applications of Worm Algorithm

  • Quantum Critical Dynamics