論文の概要: Exact representations of many body interactions with RBM neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03568v2
• Date: Fri, 8 Jan 2021 17:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-20 22:37:49.719353
• Title: Exact representations of many body interactions with RBM neural networks
• Title（参考訳）: RBMニューラルネットワークを用いた多くの身体相互作用の厳密表現
• Authors: Ermal Rrapaj, Alessandro Roggero
• Abstract要約: 我々は、RBMの表現力を利用して、多体接触相互作用を1体演算子に正確に分解する。 この構成は、ハバードモデルでよく知られたヒルシュの変換を、核物理学におけるピオンレスFTのようなより複雑な理論に一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Restricted Boltzmann Machines (RBM) are simple statistical models defined on a bipartite graph which have been successfully used in studying more complicated many-body systems, both classical and quantum. In this work, we exploit the representation power of RBMs to provide an exact decomposition of many-body contact interactions into one-body operators coupled to discrete auxiliary fields. This construction generalizes the well known Hirsch's transform used for the Hubbard model to more complicated theories such as Pionless EFT in nuclear physics, which we analyze in detail. We also discuss possible applications of our mapping for quantum annealing applications and conclude with some implications for RBM parameter optimization through machine learning.
• Abstract（参考訳）: 制限ボルツマン機械(RBM、Restricted Boltzmann Machines)は、2部グラフ上に定義された単純な統計モデルであり、古典的および量子的両方のより複雑な多体系の研究に成功している。 本研究では,RBMの表現力を利用して,多体接触相互作用を個別の補助場に結合した一体演算子に正確に分解する。 この構造は、ハバードモデルでよく知られたヒルシュの変換を、核物理学におけるピオンレスFTのようなより複雑な理論に一般化し、詳細に解析する。 また,量子アニーリング応用へのマッピングの適用可能性についても検討し,機械学習によるrbmパラメータ最適化について考察した。

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