Block Lanczos algorithm for lattice QCD spectroscopy and matrix elements
Daniel C. Hackett and Michael L. Wagman
最近的工作引入了一个新的框架,用于分析具有改善的收敛和信噪的相关性函数,以及严格的兴奋状态效应量化,基于Lanczos算法和Cullum-Willoughby测试的虚假特征值过滤。 在这里,我们将这个框架扩展到分析由晶格量子色动力学(QCD)中的多个插值运算符构建的相关性函数矩阵,通过构建块Lanczos算法的斜泛化,以及Cullum-Willoughby测试的新物理动机重新配制,该测试泛化以直接阻止Lanczos。 生成的块Lanczos方法直接扩展了广义特征值问题(GEVP)方法,可以将其视为应用块Lanczos的单个迭代。 与GEVP方法相比,Block Lanczos提供了定性和定量优势,类似于Lanczos相对于标准有效质量的好处,包括更快的与接地和激发态能量的收敛,显式可计算的双面误差边界,直接提取外部电流的矩阵元素,以及渐近恒定的信噪比。 不需要拟合或统计推断。 原理验证计算用于无噪声模拟数据示例以及晶格QCD中的二乘二质子相关性函数矩阵。
Recent work introduced a new framework for analyzing correlation functions with improved convergence and signal-to-noise properties, as well as rigorous quantification of excited-state effects, based on the Lanczos algorithm and spurious eigenvalue filtering with the Cullum-Willoughby test. Here, we extend this framework to the analysis of correlation-function matrices built from multiple interpolating operators in lattice quantum chromodynamics (QCD) by constructing an oblique generalization of...