Skip to content

Latest commit

 

History

History
144 lines (119 loc) · 11.1 KB

CONTRIBUTING_zh.org

File metadata and controls

144 lines (119 loc) · 11.1 KB

CONTRIBUTING

如何为TNSP项目做出贡献

如果你有某个想法或已经实现了某个功能, 或者发现了某个bug或已经修复了它, 请使用GitHub的”问题”(issues)或”拉取请求”(pull requests). 对于bug, 提供一个最小工作示例(minimum working example)将非常有帮助. 关于如何使用TNSP的任何问题, 都可以在GitHub的讨论区(discussion)中提出. 此外, 请随时提交拉取请求, 以完善文档或向 tetraku 中添加新模型的描述.

代码结构

TNSP 的代码结构被组织成子项目, 每个子项目都放在其各自的目录中. TNSP 框架包括:

  • =TAT= 包含用 C++17 编写的核心张量库, 称为 TAT.
  • =PyTAT= 包含使用 pybind11 的 TAT 封装, 称为 PyTAT 或 TAT 的 Python 接口.
  • =lazy_graph= 包含用于惰性求值的辅助库, 称为 lazy_graph , 它在 tetragono 中被使用.
  • =PyScalapack= 包含用于在 Python 中直接调用 ScaLAPACK 的辅助库, 称为 PyScalapack ,它在 tetragono 中被使用.
  • =tetragono= 包含库 tetragono , 提供高级张量网络态操作, 包括精确对角化, PEPS 上简单更新和采样方法.
  • =tetraku= 包含库 tetraku , 提供可与 tetragono 一起使用的一些物理模型.
  • =tnsp_bridge= 包含库 tnsp_bridge , 用于将旧版 TNSP 格式的张量迁移到 PyTAT 格式.

其中, lazy_graph , PyScalapack 和 tnsp_bridge 都是单文件的纯 Python 包. 以下是其他子项目的目录结构.

tetraku

tetraku 在其各自的目录中包含了物理模型的描述信息. 每个模型都包含函数 abstract_state , 用于定义其物理边和哈密顿量, 以及 abstract_lattice , 用于定义其虚拟边. 当向 tetraku 中添加新的物理模型时, 请包括一个简短的README, 即使只包含一行描述其哈密顿量也是可以接受的. 请注意, 对于您想要在哈密顿量的子空间中进行优化的模型, 通常还需要哈密顿量跳跃脚本, 构型初始化脚本, 甚至是子空间限制脚本. 而大多数时候, 您可能还想为模型添加一些测量. 如果您想添加新模型, 可以参考这些模型的脚本: =J1J2=, =rydberg= 与 =free_fermion=.

tetragono

tetragono 首先在 =abstract_state.py= 中定义了 AbstractState, 其中包含了在方形晶格上的模型哈密顿量和物理边, 并能够在单个格点上容纳多个轨道. 随后, 它在 =abstract_lattice.py= 定义了 AbstractLattice. 该组件详细描述了方形晶格上张量网络内的虚拟边, 这种方形晶格上的张量网络就是所谓的投影纠缠对态(PEPS). 对于非对称张量, 用户仅需要提供边的维度, 而非费米子的对称性张量需要完整的段信息, 费米子对称性张量则还需要额外的费米箭头. 在这些定义之后, =exact_state.py= 实现了精确对角化, =simple_update_lattice.py= 则实现了简单更新算法.

由于存在多种采样方法, 相关的函数被归类在 =sampling_lattice= 子目录下. 在这个目录中, =lattice.py= 定义晶格类型和单个采样结果的构型类型, 而 =sampling.py= 包含了多种方法, 如遍历(ergodic), 扫描(sweep)和直接采样等. =observer.py= 被设计用于从采样结果中便于进行测量和计算梯度. 最后, 所有这些功能都通过 =gradient.py= 中的驱动函数进行集成和执行.

=utility.py= 文件包含各种实用函数. =auxiliaries= 目录使用 lazy_graph, 定义了多个辅助系统用于构型类型, 旨在最小化张量网络收缩中的冗余计算, 特别是在删除或替换若干格点张量时. =tensor_element.py= 脚本专门用于稀疏化哈密顿量, 这是采样方法中的关键组件. 在 =conversion.py= 中, 定义了用于在ExactState, SimpleUpdateLattice和SamplingLattice之间进行转换的函数. 最后, =shell.py= 为访问 tetragono 内的所有函数提供了高级且用户友好的界面.

PyTAT

PyTAT 是使用了 pybind11 的 TAT 封装. 它主要由三个文件组成:

TAT

目录 =structure= 中, 文件的组织如下:

  • =name.hpp= 负责定义用于标记张量边的名字.
  • =symmetry.hpp= 描述了泛型的对称性类型 Symmetry. 它可以被实例化为各种对称性类型, 如 NoSymmetry, BoseU1Symmetry, BoseZ2Symmetry, FermiZ2Symmetry, FermiU1Symmetry, 等.
  • =edge.hpp= 详述了张量边的结构, 包括段(segments)和费米箭头(fermi-arrow). 在这里, 段被表示为一个C++的向量, 该向量由对称性(Symmetry)和维度(dimension)的对所组成.
  • =core.hpp= 定义张量中除了边名称以外的所有内容.
  • =tensor.hpp= 定义了张量类型, 它包含一个 shared_ptr<Core> 和一个 vector<Name> . 此外, 该文件还声明了众多与张量相关的函数, 这些函数的实现在 =implement= 目录下的相应文件中可以找到.

此外, 多个实用的辅助组件在 =utility= 目录中进行了定义. 文件 =io.hpp= 专门用于定义张量的I/O函数, =scalar.hpp= 处理张量的标量算术, 而 =mpi.hpp= 则专注于张量的各种MPI操作. 要注意, 在PyTAT中, 并未使用mpi.hpp中的函数.

谢谢! ❤️ ❤️ ❤️

USTC-TNS 组