論文の概要: Solving Quasiparticle Band Spectra of Real Solids using Neural-Network
Quantum States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01358v2
- Date: Mon, 24 May 2021 07:41:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 02:17:10.175638
- Title: Solving Quasiparticle Band Spectra of Real Solids using Neural-Network
Quantum States
- Title(参考訳): ニューラルネットワーク量子状態を用いた実固体準粒子バンドスペクトルの解法
- Authors: Nobuyuki Yoshioka and Wataru Mizukami and Franco Nori
- Abstract要約: 人工ニューラルネットワークは、拡張周期材料の第一原理計算に優れたツールであることを示す。
1次元, 2次元, 3次元系における実固体の基底状態エネルギーは, 正確にシミュレートされている。
この研究は、固体系の興味深く複雑な多体現象を解明する道を開く。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Establishing a predictive ab initio method for solid systems is one of the
fundamental goals in condensed matter physics and computational materials
science. The central challenge is how to encode a highly-complex
quantum-many-body wave function compactly. Here, we demonstrate that artificial
neural networks, known for their overwhelming expressibility in the context of
machine learning, are excellent tool for first-principles calculations of
extended periodic materials. We show that the ground-state energies in real
solids in one-, two-, and three-dimensional systems are simulated precisely,
reaching their chemical accuracy. The highlight of our work is that the
quasiparticle band spectra, which are both essential and peculiar to
solid-state systems, can be efficiently extracted with a computational
technique designed to exploit the low-lying energy structure from neural
networks. This work opens up a path to elucidate the intriguing and complex
many-body phenomena in solid-state systems.
- Abstract(参考訳): 固体系に対する予測ab initio法を確立することは、凝縮物質物理学と計算材料科学の基本的な目標の1つである。
中心的な課題は、複雑な量子多体波動関数をコンパクトに符号化する方法である。
ここでは、機械学習の文脈において圧倒的な表現性で知られるニューラルネットワークが、拡張周期材料の第一原理計算に優れたツールであることを実証する。
本研究では, 1次元, 2次元, 3次元系の実固体の基底状態エネルギーを正確にシミュレーションし, 化学的精度に達することを示す。
我々の研究のハイライトは、固体系に必須かつ特異な準粒子バンドスペクトルを、ニューラルネットワークから低エネルギー構造を利用するための計算手法で効率的に抽出できることである。
この研究は、固体系の興味深く複雑な多体現象を解明する道を開く。
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