論文の概要: Dynamics with autoregressive neural quantum states: application to
critical quench dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03241v2
- Date: Tue, 22 Aug 2023 14:54:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-24 19:07:37.942273
- Title: Dynamics with autoregressive neural quantum states: application to
critical quench dynamics
- Title(参考訳): 自己回帰型神経量子状態のダイナミクス:臨界クエンチダイナミクスへの応用
- Authors: Kaelan Donatella, Zakari Denis, Alexandre Le Boit\'e, and Cristiano
Ciuti
- Abstract要約: 本稿では、量子系の長時間のダイナミクスを安定的に捉えるための代替の汎用スキームを提案する。
二次元量子イジングモデルにおけるキブル・ズレーク機構の解明により,時間依存性のクエンチ力学にこのスキームを適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 41.94295877935867
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite very promising results, capturing the dynamics of complex quantum
systems with neural-network ans\"atze has been plagued by several problems, one
of which being stochastic noise that makes the dynamics unstable and highly
dependent on some regularization hyperparameters. We present an alternative
general scheme that enables one to capture long-time dynamics of quantum
systems in a stable fashion, provided the neural-network ansatz is normalized,
which can be ensured by the autoregressive property of the chosen ansatz. We
then apply the scheme to time-dependent quench dynamics by investigating the
Kibble-Zurek mechanism in the two-dimensional quantum Ising model. We find an
excellent agreement with exact dynamics for small systems and are able to
recover scaling laws in agreement with other variational methods.
- Abstract(参考訳): 非常に有望な結果にもかかわらず、ニューラルネットワークのans\"atzeで複雑な量子システムのダイナミクスを捉えることは、いくつかの問題に苦しめられている。
本稿では,ニューラルネットワークのansatzが正規化され,選択したansatzの自己回帰性によって保証される場合,量子システムの長時間のダイナミクスを安定的に捉えるための代替的な汎用スキームを提案する。
次に,2次元量子イジングモデルにおけるkibble-zurek機構を解析し,時間依存クエンチ力学に適用する。
我々は,小システムに対する厳密なダイナミクスに優れた一致を見いだし,他の変分法と一致してスケーリング則を回復することができる。
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