論文の概要: Autoregressive Neural Network for Simulating Open Quantum Systems via a
Probabilistic Formulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05580v3
- Date: Thu, 4 Mar 2021 21:28:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 22:20:00.506092
- Title: Autoregressive Neural Network for Simulating Open Quantum Systems via a
Probabilistic Formulation
- Title（参考訳）: 確率的定式化によるオープン量子システムシミュレーションのための自己回帰ニューラルネットワーク
- Authors: Di Luo, Zhuo Chen, Juan Carrasquilla, and Bryan K. Clark
- Abstract要約: オープン量子システムのダイナミクスに対処するためのアプローチを提案する。
フォワード・バック・タペソイド法を用いて、リウヴィリア超作用素の力学をシミュレートし、変分定式化により定常状態を求める。
本稿では,自己回帰型ニューラルネットワークの対称性を部分的に復元し,局所相関の記述を改善する改良された文字列状態(String States)を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.886883839410292
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The theory of open quantum systems lays the foundations of a substantial part
of modern research in quantum science and engineering. Rooted in the
dimensionality of their extended Hilbert spaces, the high computational
complexity of simulating open quantum systems calls for the development of
strategies to approximate their dynamics. In this paper, we present an approach
for tackling open quantum system dynamics. We simulate the dynamics of the
Liouvillian superoperator using a forward-backward trapezoid method and find
the steady-state via a variational formulation. We make use of a probabilistic
formulation of quantum physics based on a positive operator-valued measure
(POVM) in combination with autoregressive neural networks, which bring
significant algorithmic flexibility due to their efficient sampling and
tractable density. We introduce improved ansatzs, String States, which
partially restore the symmetry of the autoregressive neural network and improve
the description of local correlations. We benchmark our approaches on
prototypical one and two-dimensional systems, finding results which closely
track the exact solution and achieve higher accuracy in comparison to the
recently proposed approach based on restricted Boltzmann machines. We
anticipate this approach will be widely applicable to evolving density matrices
in various contexts.
- Abstract（参考訳）: オープン量子システムの理論は、量子科学と工学における現代の研究のかなりの部分の基礎を成している。
拡張ヒルベルト空間の次元性に根ざし、開量子系をシミュレートする高い計算複雑性は、それらの力学を近似する戦略の開発を要求する。
本稿では,オープン量子システムダイナミクスに取り組むためのアプローチを提案する。
我々は,リウビリアン超作用素の運動をフォワード・バックワード・トラペズイド法を用いてシミュレートし,変分定式化によって定常状態を求める。
本研究では,正の演算子値測度(povm)と自己回帰ニューラルネットワークを組み合わせた量子物理学の確率論的定式化を行い,効率的なサンプリングと扱いやすい密度によるアルゴリズムの柔軟性を生かした。
自己回帰型ニューラルネットワークの対称性を部分的に復元し,局所相関の記述を改善する,改良されたアンサッツ,文字列状態を導入する。
我々は,本手法を原型的な1次元と2次元のシステムでベンチマークし,厳密な解を追跡し,最近提案された制限ボルツマンマシンに基づくアプローチと比較して精度の高い結果を求める。
このアプローチは、様々な文脈における密度行列の進化に広く適用できると期待する。
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