TeNPy公司 swMATH ID: 27023 软件作者： 约翰·霍希尔德（Johannes Hauschild）、弗兰克·波曼（Frank Pollmann） 描述： 使用Tensor网络的高效数值模拟：Tensor Network Python（TeNPy）。基于张量积态（TPS）的方法是有效模拟平衡内外量子多体系统的有力工具。特别是，一维矩阵乘积（MPS）形式主义目前是凝聚态理论和量子化学中的一种既定工具。在这些课堂讲稿中，我们将对基本TPS概念的简要回顾与Python通用张量库（TeNPy）的引入相结合[此https URL]。作为具体例子，我们考虑了基于MPS的时间演化块抽取和密度矩阵重整化群算法。此外，我们还提供了如何实现阿贝尔对称（例如，粒子数守恒）以加速张量运算的实用指南。 主页： https://tenpy.readthedocs.io/en/latest/ 源代码： https://github.com/tenpy/tenpy 依赖项： 蟒蛇 关键词： 强关联电子；arXiv_cond-mat.str-el公司；张量网络；蟒蛇；张量积状态；测试程序集 相关软件： Tensor网络；I传感器；蟒蛇；数字Py；TensorLy公司；张力操作.jl；github；皮奎拉；HofstadterTools公司；DiffSharp（差异锐化）；四足动物；梅西奥；玻璃钢网；纤维成熟度；Mechkit公司；SyTen公司；LAPACK公司；线性代数库；TeNeS公司；PyTorch公司 引用于： 7文件 标准条款 1出版物描述软件 年份 使用Tensor网络的高效数值模拟：Tensor Network Python（TeNPy）arXiv公司约翰·霍希尔德（Johannes Hauschild）、弗兰克·波曼（Frank Pollmann） 2018 全部的 前5名24位作者引用 2 弗兰克·波曼 2 阿南达·罗伊 1 丹尼尔·阿尔维斯塔德 1 马库斯·巴赫迈尔 1 鲍勃·科克 1 乔瓦尼·德·费利斯 1 迈克尔·哥特 1 约翰内斯·豪希尔德 1 武藤加藤 1 川岛直树 1 赖，洪 1 佐藤森田 1 本山由一 1 大久保，Tsuyoshi 1 潘磊 1 佩弗，马克斯 1 Josef P.Pieprzyk。 1 戴维·罗杰森 1 亚历山大·罗斯科普夫 1 休伯特·萨勒尔 1 德克·舒里希特 1 亚历克西斯·图米 1 川崎吉美 1 张、强 5篇连载文章中引用 2 高能物理杂志 1 计算机物理通信 1 核物理。B类 1 Calcolo公司 1 量子信息处理 在5个字段中引用 7 量子理论（81-XX） 2 统计力学，物质结构（82-XX） 1 范畴理论；同调代数（18-XX） 1 计算机科学（68至XX） 1 相对论和引力理论（83-XX） 按年份列出的引文