論文の概要: Neural-Network Quantum States for Periodic Systems in Continuous Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11957v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 15:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 20:13:41.530395
• Title: Neural-Network Quantum States for Periodic Systems in Continuous Space
• Title（参考訳）: 連続空間における周期系のニューラルネットワーク量子状態
• Authors: Gabriel Pescia, Jiequn Han, Alessandro Lovato, Jianfeng Lu, Giuseppe Carleo
• Abstract要約: 我々は、周期性の存在下での強い相互作用を持つシステムのシミュレーションのために、神経量子状態の族を紹介する。 一次元系では、基底状態エネルギーと粒子の放射分布関数を非常に正確に推定する。 二つの次元において基底状態エネルギーの優れた推定値を得るが、これはより伝統的な手法から得られる結果に匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.03977113919439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a family of neural quantum states for the simulation of strongly interacting systems in the presence of spatial periodicity. Our variational state is parameterized in terms of a permutationally-invariant part described by the Deep Sets neural-network architecture. The input coordinates to the Deep Sets are periodically transformed such that they are suitable to directly describe periodic bosonic systems. We show example applications to both one and two-dimensional interacting quantum gases with Gaussian interactions, as well as to $^4$He confined in a one-dimensional geometry. For the one-dimensional systems we find very precise estimations of the ground-state energies and the radial distribution functions of the particles. In two dimensions we obtain good estimations of the ground-state energies, comparable to results obtained from more conventional methods.
• Abstract（参考訳）: 空間的周期性の存在下での強相互作用系のシミュレーションのために、ニューラルネットワークの量子状態の族を導入する。 我々の変分状態は、Deep Setsのニューラルネットワークアーキテクチャによって記述された置換不変部分の観点からパラメータ化される。 深い集合への入力座標は周期的に変換され、周期ボソニック系を直接記述するのに適している。 ガウス相互作用を持つ1次元と2次元の相互作用する量子気体に対して、一次元の幾何学に閉じ込められた^4$heの応用例を示す。 1次元系では、粒子の基底状態エネルギーと放射状分布関数の高精度な推定ができる。 二次元では、より従来的な手法で得られた結果に匹敵する基底状態エネルギーの良好な推定が得られる。

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