論文の概要: Ground States of Quantum Many Body Lattice Models via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07063v2
• Date: Sun, 11 Apr 2021 11:31:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 23:21:45.947830
• Title: Ground States of Quantum Many Body Lattice Models via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による量子多体格子モデルの基底状態
• Authors: Willem Gispen and Austen Lamacraft
• Abstract要約: 格子上に定義された量子力学モデルの基底状態を求める問題に対する強化学習(RL)の定式化を導入する。 確率的ハミルトニアンは力学への自然な分解と報酬関数を表すポテンシャルを持つことを示す。 本稿では, 量子状態のニューラル表現へのこのマッピングの適用について論じ, 系の波動関数の直接表現に基づくアプローチに対する優位性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce reinforcement learning (RL) formulations of the problem of finding the ground state of a many-body quantum mechanical model defined on a lattice. We show that stoquastic Hamiltonians - those without a sign problem - have a natural decomposition into stochastic dynamics and a potential representing a reward function. The mapping to RL is developed for both continuous and discrete time, based on a generalized Feynman-Kac formula in the former case and a stochastic representation of the Schr\"odinger equation in the latter. We discuss the application of this mapping to the neural representation of quantum states, spelling out the advantages over approaches based on direct representation of the wavefunction of the system.
• Abstract（参考訳）: 格子上に定義された多体量子力学モデルの基底状態を求める問題に対する強化学習(RL)の定式化を導入する。 記号問題のないハミルトニアン(英語版)は確率力学への自然な分解と報酬関数を表すポテンシャルを持つことを示す。 RL への写像は、前者の一般化されたファインマン・カックの公式と後者のシュリンガー方程式の確率的表現に基づいて、連続時間と離散時間の両方で発展する。 本稿では, 量子状態のニューラル表現へのこのマッピングの適用について論じ, 系の波動関数の直接表現に基づくアプローチに対する優位性について述べる。

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