論文の概要: Benchmarking discrete truncated Wigner approximation and restricted
Boltzmann neural networks with the exact dynamics of a Rydberg atomic chain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02201v3
- Date: Tue, 5 Sep 2023 03:32:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 12:23:47.138015
- Title: Benchmarking discrete truncated Wigner approximation and restricted
Boltzmann neural networks with the exact dynamics of a Rydberg atomic chain
- Title（参考訳）: ライドバーグ原子鎖の厳密なダイナミクスを用いた離散切断ウィグナー近似と制限ボルツマンニューラルネットワークのベンチマーク
- Authors: Vighnesh Naik, Varna Shenoy, Weibin Li and Rejish Nath
- Abstract要約: 我々は,制限されたボルツマン機械手法の離散トランカテッド・ウィグナー近似 (DTWA) と人工ニューラルネットワーク (ANN) のベンチマークを行った。
我々はRydberg励起の最大値と平均値を用いて励起ダイナミクスを特徴づける。
DTWAとANNは、十分に小さなRydberg-Rydberg相互作用に対して信頼性があるが、励起ダイナミクスを捉えるために大きな相互作用強度で失敗する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4886997638319856
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We benchmark the discrete truncated Wigner approximation (DTWA) and
artificial neural networks (ANN) of restricted Boltzmann machine methods with
the exact excitation and correlation dynamics in a chain of ten Rydberg atoms.
The initial state is where all atoms are in their electronic ground state. We
characterize the excitation dynamics using the maximum and average number of
Rydberg excitations. DTWA and ANN are reliable for sufficiently small
Rydberg-Rydberg interactions but fail at large interaction strengths to capture
the excitation dynamics. Concerning the correlations, ANN looks more promising
among the two methods as the second-order bipartite and average two-site
R\'enyi entropies are captured accurately when the Rydberg-Rydberg interactions
are small. The second-order DTWA can accurately quantify the correlations for
initial periods for small interaction strengths but fail for large
interactions.
- Abstract（参考訳）: 我々は,10個のRydberg原子の連鎖における正確な励起と相関のダイナミクスを用いて,制限ボルツマン機械法の離散トランカテッドウィグナー近似(DTWA)と人工ニューラルネットワーク(ANN)をベンチマークした。
初期状態は、全ての原子が電子基底状態にある場所である。
我々はRydberg励起の最大値と平均値を用いて励起ダイナミクスを特徴づける。
DTWAとANNは、十分に小さなRydberg-Rydberg相互作用に対して信頼性があるが、励起ダイナミクスを捉えるために大きな相互作用強度で失敗する。
相関関係に関して、ANNは2階のバイパルタイトとR\'enyiエントロピーがRydberg-Rydberg相互作用が小さいときに正確に捕捉されるので、この2つの手法の中でより有望であるように見える。
2階のDTWAは、小さな相互作用強度では初期周期の相関を正確に定量化できるが、大きな相互作用では失敗する。
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