論文の概要: Hybrid convolutional neural network and PEPS wave functions for quantum
many-particle states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14370v2
- Date: Wed, 13 Jan 2021 14:55:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 14:24:03.026206
- Title: Hybrid convolutional neural network and PEPS wave functions for quantum
many-particle states
- Title(参考訳): 量子多粒子状態に対するハイブリッド畳み込みニューラルネットワークとPEPS波動関数
- Authors: Xiao Liang, Shao-Jun Dong and Lixin He
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と投影型絡み合ったペア状態(PEPS)を組み合わせたハイブリッド波動関数を提案する。
得られた基底エネルギーが最先端の結果と競合していることが示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9449581560402747
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural networks have been used as variational wave functions for quantum
many-particle problems. It has been shown that the correct sign structure is
crucial to obtain the high accurate ground state energies. In this work, we
propose a hybrid wave function combining the convolutional neural network (CNN)
and projected entangled pair states (PEPS), in which the sign structures are
determined by the PEPS, and the amplitudes of the wave functions are provided
by CNN. We benchmark the ansatz on the highly frustrated spin-1/2 $J_1$-$J_2$
model. We show that the achieved ground energies are competitive to
state-of-the-art results.
- Abstract(参考訳): ニューラルネットワークは量子多粒子問題の変分波動関数として使われてきた。
高精度な基底状態エネルギーを得るためには, 正しい符号構造が重要であることが示されている。
本研究では,畳み込み型ニューラルネットワーク(CNN)と投影型絡み合ったペア状態(PEPS)を組み合わせたハイブリッド波動関数を提案する。
我々は、非常にフラストレーションの高いスピン-1/2$J_1$-$J_2$モデルでアンサッツをベンチマークする。
得られた基底エネルギーが最先端の結果と競合することを示す。
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