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张量网络PyThon编程:4.5(b) GMPS优化方法与编程
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本节主要内容:生成式矩阵乘积态(generative matrix product state);张量网络微分原理;扫描(sweep)更新算法;切空间梯度更新(Tangent-space gradient optimization)原理 主要参考文献: • Z.-Y. Han, J. Wang, H. Fan, L. Wang, and P. Zhang, Unsupervised generative modeling using matrix product states, Phys. Rev. X 8, 031012 (2018). • E. M. Stoudenmire and D. J. Schwab, Supervised Learning with Quantum-Inspired Tensor Networks, Advances in Neural Information Processing Systems, edited by D. D. Lee, M. Sugiyama, U. V. Luxburg, I. Guyon, and R. Garnett (Curran Associates, Inc., 2016), pp. 4799–4807. • Zheng-Zhi Sun, Shi-Ju Ran, and Gang Su, Tangent-Space Gradient Optimization of Tensor Network for Machine Learning, Phys. Rev. E 102, 012152 (2020). • 冉仕举,《张量网络》,首都师范大学出版社,北京 (2022), ISBN: 978-7-5656-7150-0 该系列视频尝试在无需量子物理基础的情况下介绍张量网络与相关方法的python编程,预计内容包括: 1.张量基础;2.量子态与操作;3.变分量子线路;4.矩阵乘积态;5.张量网络机器学习;6.张量重整化群方法
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