論文の概要: Fermionic Wave Functions from Neural-Network Constrained Hidden States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10420v2
• Date: Sat, 18 Jun 2022 22:12:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 09:53:13.160466
• Title: Fermionic Wave Functions from Neural-Network Constrained Hidden States
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク制約隠れ状態からのフェルミオン波動関数
• Authors: Javier Robledo Moreno, Giuseppe Carleo, Antoine Georges, James Stokes
• Abstract要約: 我々は,強い相関を持つフェルミオン系のシミュレーションのために,系統的に即効的な変分波関数群を導入する。 この族は、拡大ヒルベルト空間のスレーター行列式からなり、「隠れた」追加のフェルミオン自由度を含む。 この構成を正方格子上のハバードモデルの基底状態特性に適用し、最先端の変分法と競合する精度のレベルを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7549208519206603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a systematically improvable family of variational wave functions for the simulation of strongly correlated fermionic systems. This family consists of Slater determinants in an augmented Hilbert space involving "hidden" additional fermionic degrees of freedom. These determinants are projected onto the physical Hilbert space through a constraint which is optimized, together with the single-particle orbitals, using a neural network parametrization. This construction draws inspiration from the success of hidden particle representations but overcomes the limitations associated with the mean-field treatment of the constraint often used in this context. Our construction provides an extremely expressive family of wave functions, which is proven to be universal. We apply this construction to the ground state properties of the Hubbard model on the square lattice, achieving levels of accuracy which are competitive with state-of-the-art variational methods.
• Abstract（参考訳）: 強相関フェルミオン系のシミュレーションのために, 系統的に改良可能な変分波関数群を提案する。 この族は、拡大ヒルベルト空間のスレーター行列式からなり、「隠れた」追加フェルミオン自由度を含む。 これらの行列式は、ニューラルネットワークパラメトリゼーションを用いて、単粒子軌道と共に最適化された制約によって物理的ヒルベルト空間に投影される。 この構成は隠れた粒子表現の成功から着想を得ているが、この文脈でよく使われる制約の平均場処理に関する制限を克服している。 我々の構成は、普遍であることが証明された非常に表現力に富んだ波動関数の族を提供する。 この構成を正方格子上のハバードモデルの基底状態特性に適用し、最先端の変分法と競合する精度のレベルを達成する。

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