論文の概要: Continuous-variable neural-network quantum states and the quantum rotor model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07105v1
• Date: Thu, 15 Jul 2021 03:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-16 13:47:36.466471
• Title: Continuous-variable neural-network quantum states and the quantum rotor model
• Title（参考訳）: 連続変数ニューラルネットワーク量子状態と量子ロータモデル
• Authors: James Stokes, Saibal De, Shravan Veerapaneni, Giuseppe Carleo
• Abstract要約: 第1量子化における連続可変格子量子系の解析のためのニューラルネットワーク量子状態アルゴリズムについて検討する。 ボルツマン機械(RBM)波動関数を自然に一般化する連続可変トライアルウェーブフランプトンの族が導入された。 その結果, 偏微分方程式 (PDE) に基づくスケーラブル固有解法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3398944692275476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We initiate the study of neural-network quantum state algorithms for analyzing continuous-variable lattice quantum systems in first quantization. A simple family of continuous-variable trial wavefunctons is introduced which naturally generalizes the restricted Boltzmann machine (RBM) wavefunction introduced for analyzing quantum spin systems. By virtue of its simplicity, the same variational Monte Carlo training algorithms that have been developed for ground state determination and time evolution of spin systems have natural analogues in the continuum. We offer a proof of principle demonstration in the context of ground state determination of a stoquastic quantum rotor Hamiltonian. Results are compared against those obtained from partial differential equation (PDE) based scalable eigensolvers. This study serves as a benchmark against which future investigation of continuous-variable neural quantum states can be compared, and points to the need to consider deep network architectures and more sophisticated training algorithms.
• Abstract（参考訳）: 第一量子化における連続変数格子量子システムの解析のためのニューラルネットワーク量子状態アルゴリズムの研究を開始する。 量子スピン系の解析に導入された制限ボルツマン機械(rbm)の波動関数を自然に一般化する連続変数試行波ファンクトンの単純な族が導入された。 その単純さにより、スピン系の基底状態決定と時間進化のために開発されたモンテカルロ訓練アルゴリズムは連続体に自然な類似性を持つ。 確率的量子回転子ハミルトンの基底状態決定の文脈において、原理実証の証明を提供する。 その結果, 偏微分方程式 (PDE) に基づくスケーラブル固有解法と比較した。 この研究は、連続変数型ニューラルネットワークの量子状態の将来の調査を比較できるベンチマークとして役立ち、ディープネットワークアーキテクチャとより高度なトレーニングアルゴリズムを考慮する必要性を指摘する。

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