論文の概要: Entanglement Features of Random Neural Network Quantum States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00020v2
• Date: Wed, 5 Oct 2022 02:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 17:42:33.323980
• Title: Entanglement Features of Random Neural Network Quantum States
• Title（参考訳）: ランダムニューラルネットワーク量子状態の絡み合い特性
• Authors: Xiao-Qi Sun, Tamra Nebabu, Xizhi Han, Michael O. Flynn, Xiao-Liang Qi
• Abstract要約: 我々はランダムなRBMで符号化された量子多体スピン状態を研究するための解析法を開発した。 我々は、等価な統計力学モデルにおいて、異なる位相に対応するRBMパラメータによって定性的に異なる波動関数を発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Restricted Boltzmann machines (RBMs) are a class of neural networks that have been successfully employed as a variational ansatz for quantum many-body wave functions. Here, we develop an analytic method to study quantum many-body spin states encoded by random RBMs with independent and identically distributed complex Gaussian weights. By mapping the computation of ensemble-averaged quantities to statistical mechanics models, we are able to investigate the parameter space of the RBM ensemble in the thermodynamic limit. We discover qualitatively distinct wave functions by varying RBM parameters, which correspond to distinct phases in the equivalent statistical mechanics model. Notably, there is a regime in which the typical RBM states have near-maximal entanglement entropy in the thermodynamic limit, similar to that of Haar-random states. However, these states generically exhibit nonergodic behavior in the Ising basis, and do not form quantum state designs, making them distinguishable from Haar-random states.
• Abstract（参考訳）: 制限ボルツマンマシン(RBMs)は、量子多体波動関数の変分アンザッツとしてうまく使われているニューラルネットワークのクラスである。 本稿では,独立かつ同一に分布する複素ガウス重みを持つランダムRBMで符号化された量子多体スピン状態の解析法を開発した。 平均アンサンブル量の計算を統計力学モデルにマッピングすることにより、熱力学限界におけるRBMアンサンブルのパラメータ空間を調べることができる。 等価統計力学モデルにおいて異なる位相に対応するrbmパラメータを変化させて定性的に異なる波動関数を求める。 特筆すべきは、典型的なrbm状態がハール・ランダム状態と同様の熱力学的極限における最大エンタングルメントエントロピーを持つ状態である。 しかし、これらの状態は一般にイジング基底において非エルゴード的挙動を示し、量子状態の設計を成さないため、ハールランダム状態と区別できる。

関連論文リスト

• Pseudochaotic Many-Body Dynamics as a Pseudorandom State Generator [5.835366072870476]
  量子シミュレーション(pseudochaotic dynamics)と呼ばれる新しい量子多体ダイナミクスのクラスを導入する。 擬似カオス力学は、代表的擬似量子状態、特にランダムな部分集合相状態を生成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T17:58:12Z)
• Magic in generalized Rokhsar-Kivelson wavefunctions [0.0]
  我々は、安定化器 Renyi entropy によって定量化されたマジックを、一般化されたロクサー・キブ系として知られるモデルのクラスで研究する。 我々は、SREの最大値は、導関数が突然符号を変化させる量子臨界点から離れたカスプで総称的に起こることを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T19:00:05Z)
• Quantum-inspired Hash Function Based on Parity-dependent Quantum Walks with Memory [25.487508611436425]
  このモデルに基づいて量子インスパイアされたハッシュ関数(QHFM-P)を構築する。 数値シミュレーションにより、QHFM-Pはほぼ理想的統計性能を持つことが示された。 安定試験は、提案したハッシュ関数の統計的性質がコインパラメータに関して頑健であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T05:54:32Z)
• Message-Passing Neural Quantum States for the Homogeneous Electron Gas [41.94295877935867]
  連続空間における強相互作用フェルミオンをシミュレートするメッセージパッシング・ニューラルネットワークに基づく波動関数Ansatzを導入する。 等質電子ガスの基底状態を3次元でシミュレーションすることにより,その精度を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T04:12:04Z)
• Universality of critical dynamics with finite entanglement [68.8204255655161]
  臨界近傍の量子系の低エネルギー力学が有限絡みによってどのように変化するかを研究する。 その結果、時間依存的臨界現象における絡み合いによる正確な役割が確立された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T19:23:54Z)
• Quantum Quantile Mechanics: Solving Stochastic Differential Equations for Generating Time-Series [19.830330492689978]
  微分方程式(SDE)の解からサンプリングする量子アルゴリズムを提案する。 我々は、基礎となる確率分布の量子関数を表現し、サンプルを期待値として抽出する。 本手法は,Ornstein-Uhlenbeck過程をシミュレーションし,初期点と異なるタイミングでサンプリングすることによって検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T16:14:24Z)
• Continuous-variable neural-network quantum states and the quantum rotor model [2.3398944692275476]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T03:53:14Z)
• Non-Adiabatic Ring Polymer Molecular Dynamics with Spin Mapping Variables [0.0]
  スピンマッピング形式に基づく非断熱環高分子分子動力学(NRPMD)法を提案する。 電子状態のスピンコヒーレント状態基底とリングポリマーの定式化を用いた経路積分分割関数式を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T20:19:49Z)
• Non-equilibrium stationary states of quantum non-Hermitian lattice models [68.8204255655161]
  非エルミート強結合格子モデルが、非条件、量子力学的に一貫した方法でどのように実現できるかを示す。 我々は、フェルミオン系とボゾン系の両方に対するそのようなモデルの量子定常状態に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T18:56:44Z)
• Helping restricted Boltzmann machines with quantum-state representation by restoring symmetry [0.0]
  ニューラルネットワークに基づく変動波関数は、量子多体状態を正確に表現するための強力なアンサッツとして認識されている。 最も単純なニューラルネットワークである制限ボルツマンマシン(RBM)を用いて変動波関数を構築し、基本量子スピンハミルトニアンに適用する。 その結果, RBM波動関数は, 基底状態と励起状態の計算の両方において, 最先端の精度を達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T16:25:28Z)
• Variational Monte Carlo calculations of $\mathbf{A\leq 4}$ nuclei with an artificial neural-network correlator ansatz [62.997667081978825]
  光核の基底状態波動関数をモデル化するためのニューラルネットワーク量子状態アンサッツを導入する。 我々は、Aleq 4$核の結合エネルギーと点核密度を、上位のピオンレス実効場理論から生じるものとして計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T14:52:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。