Matlab实现的树张量网络强无序重整化群算法tSDRG

资源摘要信息:"场线耦合matlab代码-tSDRG:树张量网络强无序重整化群是一种强大且高效的无序系统算法，该算法基于并用于Matlab，代码采用C++语言编写。tSDRG算法主要应用于计算物理领域中的强无序系统的重整化群研究。重整化群是一种在不同尺度下分析物理系统的自相似性质和相变的方法。在无序系统中，重整化群技术可以帮助研究者理解系统的宏观行为如何从其微观相互作用中涌现出来。 tSDRG算法的核心是树张量网络（Tree Tensor Networks, TTN），这是一种有效的多尺度量子系统表示方法，特别适合于处理一维和准一维系统。TTN通过将系统分解为一系列树状结构的张量来实现，使得计算复杂度在可接受范围内。这种分解方式尤其适合描述强无序系统中的局域纠缠特征。 编写该算法的代码采用C++语言，需要安装C++编译器，并且编译器需要支持C++11标准，因为C++11引入了一些新的语言特性，比如lambda表达式、auto关键字等，这些特性可以增加代码的可读性和简洁性。同时，算法还需要依赖于BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）和LAPACK（Linear Algebra Package）库。BLAS库提供了一系列的低级基础线性代数操作，而LAPACK库则提供了解决各种线性代数问题的高级例程。这些库能够提供必要的数学支持，使得算法能够高效地执行矩阵运算。 在安装方面，可以通过Git命令行工具克隆github上的tSDRG代码库。克隆后进入项目目录，根据系统环境调整makefile文件中的UNI10_ROOT和ROOTS变量，指向正确的uni10安装目录。然后执行make命令编译用户自己的源代码文件，生成可执行文件。 此外，开发者提醒用户注意uni10库中不支持函数uni10::EigHLazy()，如果遇到此问题可以使用uni10::EigH()替代或者提交一个issue以获取更多帮助。 文件列表中的“tSDRG-master”指示这是一个包含tSDRG算法的主目录，该目录是算法代码库的主分支，包含了算法的核心文件和示例代码。通过阅读和运行这些示例代码，研究人员可以更深入地理解算法的工作原理和使用方法。 标签“系统开源”说明了tSDRG算法代码是开放源代码的，意味着任何人都可以自由地下载、使用、研究和修改该代码，这对于科学计算和开源社区的发展是非常有益的。开源软件能够激发更多的创新和合作，推动科学进步。"