論文の概要: Gauge Equivariant Neural Networks for 2+1D U(1) Gauge Theory Simulations in Hamiltonian Formulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03198v1
• Date: Sun, 6 Nov 2022 18:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 19:30:31.987568
• Title: Gauge Equivariant Neural Networks for 2+1D U(1) Gauge Theory Simulations in Hamiltonian Formulation
• Title（参考訳）: 2+1D U(1) ゲージ理論シミュレーションのためのゲージ同変ニューラルネットワーク
• Authors: Di Luo, Shunyue Yuan, James Stokes, Bryan K. Clark
• Abstract要約: 格子ゲージ理論の量子シミュレーションにおいて、重要なステップはゲージ対称性に従う波動関数を構築することである。 我々は、連続可変量子格子ゲージ理論をシミュレートするためのゲージ同変ニューラルネットワーク波動関数法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7549208519206603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gauge Theory plays a crucial role in many areas in science, including high energy physics, condensed matter physics and quantum information science. In quantum simulations of lattice gauge theory, an important step is to construct a wave function that obeys gauge symmetry. In this paper, we have developed gauge equivariant neural network wave function techniques for simulating continuous-variable quantum lattice gauge theories in the Hamiltonian formulation. We have applied the gauge equivariant neural network approach to find the ground state of 2+1-dimensional lattice gauge theory with U(1) gauge group using variational Monte Carlo. We have benchmarked our approach against the state-of-the-art complex Gaussian wave functions, demonstrating improved performance in the strong coupling regime and comparable results in the weak coupling regime.
• Abstract（参考訳）: ゲージ理論は高エネルギー物理学、凝縮物質物理学、量子情報科学など多くの分野において重要な役割を果たす。 格子ゲージ理論の量子シミュレーションにおいて、重要なステップはゲージ対称性に従う波動関数を構築することである。 本論文では,ハミルトニアン定式化における連続可変量子格子ゲージ理論をシミュレーションするためのゲージ同変ニューラルネットワーク波動関数法を開発した。 変分モンテカルロを用いたU(1)ゲージ群を用いた2+1次元格子ゲージ理論の基底状態を求めるためにゲージ同変ニューラルネットワーク手法を適用した。 我々は、最先端の複素ガウス波動関数に対する我々のアプローチをベンチマークし、強い結合状態における性能の向上と弱い結合状態における同等の結果を示す。

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