論文の概要: Invariant Neural Network Ansatz for weakly symmetric Open Quantum
Lattices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03511v2
- Date: Mon, 10 May 2021 09:32:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-17 04:43:24.353886
- Title: Invariant Neural Network Ansatz for weakly symmetric Open Quantum
Lattices
- Title(参考訳): 弱対称開量子格子に対する不変ニューラルネットワーク ansatz
- Authors: Davide Nigro
- Abstract要約: 定常状態が一意となると、システム密度演算子のためのニューラルネットワーク表現を導入することができることを示す。
一次元散逸XYZモデルの均一磁場存在下での定常状態構造を決定することにより,本手法の有効性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider $d$-dimensional open quantum lattices whose time evolution is
governed by a master equation which is weakly symmetric under the action of a
finite group $G$ that is a subgroup of all the possible permutations of the
lattice sites. We show that, whenever the steady state is unique, one can
introduce a neural network representation for the system density operator that
explicitly accounts for the system symmetries and can be efficiently optimized
by exploring only a relevant subspace of the parameter space. In particular, as
a proof of principle, we demonstrate the validity of our approach by
determining the steady state structure of the one dimensional dissipative XYZ
model in the presence of a uniform magnetic field.
- Abstract(参考訳): 我々は、時間発展が有限群 $G$ の作用の下で弱対称なマスター方程式によって支配される$d$次元開量子格子を考える。
定常状態が一意となると、システムの対称性を明示的に説明し、パラメータ空間の関連する部分空間のみを探索することで効率よく最適化できるシステム密度演算子のためのニューラルネットワーク表現を導入することができることを示す。
特に、原理の証明として、一次元散逸XYZモデルの一様磁場の存在下での定常状態構造を決定することによって、我々のアプローチの有効性を実証する。
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