論文の概要: Transformer Quantum State: A Multi-Purpose Model for Quantum Many-Body
Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01758v3
- Date: Fri, 9 Dec 2022 01:49:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-02 14:10:06.407370
- Title: Transformer Quantum State: A Multi-Purpose Model for Quantum Many-Body
Problems
- Title(参考訳): トランスフォーマー量子状態:量子多体問題のための多目的モデル
- Authors: Yuan-Hang Zhang, Massimiliano Di Ventra
- Abstract要約: 本稿では,量子多体問題に対する汎用機械学習モデルであるTransformer quantum state (TQS)を紹介する。
ハミルトン/タスク特有のモデルとは対照的に、TQSは位相図全体を生成し、実験的な測定で場の強度を予測し、そのような知識を今まで見たことのない新しいシステムに転送することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.761355402590105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inspired by the advancements in large language models based on transformers,
we introduce the transformer quantum state (TQS), a versatile machine learning
model for quantum many-body problems. In sharp contrast to Hamiltonian/task
specific models, TQS can generate the entire phase diagram, predict field
strengths with experimental measurements, and transfer such knowledge to new
systems it has never seen before, all within a single model. With specific
tasks, fine-tuning the TQS produces accurate results with small computational
cost. Versatile by design, TQS can be easily adapted to new tasks, thereby
pointing towards a general-purpose model for various challenging quantum
problems.
- Abstract(参考訳): トランスフォーマーに基づく大規模言語モデルの進歩に触発されて,量子多体問題に対する汎用機械学習モデルであるtransformer quantum state (tqs)を提案する。
ハミルトニアン/タスク特定モデルとは対照的に、tqsは位相図全体を生成し、実験的な測定でフィールド強度を予測し、これまで見たことのない新しいシステムにその知識を移すことができる。
特定のタスクでtqsを微調整すると、計算コストが小さく正確な結果が得られる。
設計上は、TQSは容易に新しいタスクに適応できるため、様々な挑戦的な量子問題に対する汎用モデルに向けられる。
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