Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Neural Samplers for the Quantum Heisenberg Chain

論文の概要: Generative Neural Samplers for the Quantum Heisenberg Chain

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10264v1
Date: Fri, 18 Dec 2020 14:28:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-01 18:20:17.887440
Title: Generative Neural Samplers for the Quantum Heisenberg Chain
Title（参考訳）: 量子ハイゼンベルク連鎖のための生成型ニューラルサンプリング器
Authors: Johanna Vielhaben, Nils Strodthoff
Abstract要約: 生成神経サンプラーは、統計物理学や量子場理論における問題に対するモンテカルロ法を補完するアプローチを提供する。本研究は、実世界の低次元スピン系の可観測性を推定する生成神経サンプラーの能力をテストする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3655021726150368
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generative neural samplers offer a complementary approach to Monte Carlo methods for problems in statistical physics and quantum field theory. This work tests the ability of generative neural samplers to estimate observables for real-world low-dimensional spin systems. It maps out how autoregressive models can sample configurations of a quantum Heisenberg chain via a classical approximation based on the Suzuki-Trotter transformation. We present results for energy, specific heat and susceptibility for the isotropic XXX and the anisotropic XY chain that are in good agreement with Monte Carlo results within the same approximation scheme.
Abstract（参考訳）: 生成神経サンプラーは、統計物理学や量子場理論における問題に対するモンテカルロ法を補完するアプローチを提供する。本研究は, 実世界の低次元スピンシステムの観測対象を推定できる生成型ニューラルサンプリング装置の能力を検証する。これは、スズキ-トロッター変換に基づく古典近似を通じて量子ハイゼンベルク鎖の構成を自己回帰モデルがどのようにサンプルできるかを地図化する。モンテカルロの等方性xxx鎖と異方性xy鎖のエネルギー,比熱および感受性について,同じ近似スキームにおけるモンテカルロの結果とよく一致した結果を示す。

関連論文リスト

von Mises Quasi-Processes for Bayesian Circular Regression [57.88921637944379]
円値ランダム関数上の表現的および解釈可能な分布の族を探索する。結果の確率モデルは、統計物理学における連続スピンモデルと関係を持つ。後続推論のために、高速マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングに寄与するストラトノビッチのような拡張を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-19T01:57:21Z)
Toward using GANs in astrophysical Monte-Carlo simulations [0.0]
我々は,GAN(Generative Adversarial Network)がMaxwell-J"uttner分布を統計的に複製できることを示す。コルモゴロフ・スミルノフ実験の平均値は、ニューラルネットワークによって生成されたサンプルに対して0.5であり、生成された分布が真の分布と区別できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-16T23:07:53Z)
Adversarial Hamiltonian learning of quantum dots in a minimal Kitaev chain [0.0]
量子ドットに基づく北エフ連鎖のパラメータを決定するために,逆機械学習アルゴリズムを提案する。このモデルを用いて、マヨラナ境界状態が現れると予測されるパラメータを予測する。以上の結果から,より長鎖にスケーラブルな北エフ連鎖チューニングを支援する戦略が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-21T09:55:05Z)
Synergy between deep neural networks and the variational Monte Carlo method for small $^4He_N$ clusters [0.0]
本稿ではBose-Einstein統計量を満たす波動関数をモデル化するためのニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。このモデルを小さな4He_N$クラスタに適用し、基底状態エネルギー、ペア密度関数、および2体接触パラメータを正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:09:13Z)
Quantum Transport in Open Spin Chains using Neural-Network Quantum States [11.137438870686026]
本研究では,制限されたボルツマンマシンに基づく非対称開量子系のニューラルネットワークによる処理について検討する。特に、境界駆動(異方性)ハイゼンベルクスピン鎖における非平衡定常電流に関心がある。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-27T11:30:47Z)
Dilute neutron star matter from neural-network quantum states [58.720142291102135]
低密度中性子物質はクーパー対の形成と超流動の開始によって特徴づけられる。我々は、モンテカルロ変分法と再構成技術を組み合わせた隠れ核量子ネットワーク量子状態の表現性に乗じて、この密度構造をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-08T17:55:25Z)
Quantum Sampling Algorithms, Phase Transitions, and Computational Complexity [0.0]
確率分布から独立したサンプルを描画することはモンテカルロアルゴリズム、機械学習、統計物理学における重要な計算問題である。この問題は原則として、確率分布全体を符号化した量子状態を作成し、続いて射影測定を行うことで、量子コンピュータ上で解決することができる。本研究では,イジング連鎖,異なるグラフ上のハードスフィアモデル,非構造探索問題を符号化したモデルなど,様々なモデルのギブス分布に対して,そのような量子状態の漸近的準備の複雑さについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-07T11:43:45Z)
Deterministic Gibbs Sampling via Ordinary Differential Equations [77.42706423573573]
本稿では,自律的ODEとツールを用いた決定論的測度保存ダイナミクスの一般構築について述べる。我々は、ハイブリッドモンテカルロや他の決定論的サンプルが、我々の理論の特別な場合としてどのように従うかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-18T15:36:09Z)
Exact thermal properties of free-fermionic spin chains [68.8204255655161]
自由フェルミオンの観点で記述できるスピンチェーンモデルに焦点をあてる。温度の低い臨界点付近で、ユビキタス近似から生じる誤差を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-30T13:15:44Z)
Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on Quantum Computers [52.77024349608834]
少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-04T18:21:00Z)
Bernstein-Greene-Kruskal approach for the quantum Vlasov equation [91.3755431537592]
一次元定常量子ブラソフ方程式は、エネルギーを力学変数の1つとして分析する。量子トンネル効果が小さい半古典的な場合、無限級数解が開発される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-18T20:55:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。