Fugu-MT 論文翻訳(概要): Positive-definite parametrization of mixed quantum states with deep neural networks

論文の概要: Positive-definite parametrization of mixed quantum states with deep neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13488v1
Date: Mon, 27 Jun 2022 17:51:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 17:40:46.026693
Title: Positive-definite parametrization of mixed quantum states with deep neural networks
Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた混合量子状態の正定値パラメトリゼーション
Authors: Filippo Vicentini, Riccardo Rossi, Giuseppe Carleo
Abstract要約: 本稿では,GHDOに自己回帰構造を埋め込んで,確率分布を直接サンプリングする方法を示す。我々はこのアーキテクチャを、散逸的横フィールドイジングモデルの定常状態によってベンチマークする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce the Gram-Hadamard Density Operator (GHDO), a new deep neural-network architecture that can encode positive semi-definite density operators of exponential rank with polynomial resources. We then show how to embed an autoregressive structure in the GHDO to allow direct sampling of the probability distribution. These properties are especially important when representing and variationally optimizing the mixed quantum state of a system interacting with an environment. Finally, we benchmark this architecture by simulating the steady state of the dissipative transverse-field Ising model. Estimating local observables and the R\'enyi entropy, we show significant improvements over previous state-of-the-art variational approaches.
Abstract（参考訳）: 本稿では,指数ランクの正半定値密度演算子を多項式資源でエンコード可能な,新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャであるGram-Hadamard Density Operator (GHDO)を紹介する。次に、確率分布の直接サンプリングを可能にするために、ghdoに自己回帰構造を埋め込む方法を示す。これらの性質は、環境と相互作用するシステムの混合量子状態の表現と変動最適化において特に重要である。最後に、散逸的横フィールドイジングモデルの定常状態をシミュレートすることで、このアーキテクチャをベンチマークする。局所観測量とr\'enyiエントロピーを推定した結果,従来の変分法に比べて有意な改善が見られた。

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