論文の概要: High-accuracy variational Monte Carlo for frustrated magnets with deep
neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07749v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 20:51:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 06:43:03.583145
- Title: High-accuracy variational Monte Carlo for frustrated magnets 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フラストレーションマグネットの高精度変動モンテカルロ
- Authors: Christopher Roth, Attila Szab\'o and Allan MacDonald
- Abstract要約: 非常に深い(4-16層型)ニューラルネットワークに基づく神経量子状態は、高フラストレーション量子マグネットにおける最先端の変動的アプローチより優れていることを示す。
我々は、宇宙グループ対称性を我々の「迷路」に課すことができるグループ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)に焦点を当てている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2891210250935146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We show that neural quantum states based on very deep (4--16-layered) neural
networks can outperform state-of-the-art variational approaches on highly
frustrated quantum magnets, including quantum-spin-liquid candidates. We focus
on group convolutional neural networks (GCNNs) that allow us to impose
space-group symmetries on our ans\"atze. We achieve state-of-the-art
ground-state energies for the $J_1-J_2$ Heisenberg models on the square and
triangular lattices, in both ordered and spin-liquid phases, and discuss ways
to access low-lying excited states in nontrivial symmetry sectors. We also
compute spin and dimer correlation functions for the quantum paramagnetic phase
on the triangular lattice, which do not indicate either conventional or
valence-bond ordering.
- Abstract(参考訳): 非常に深い(4--16層型)ニューラルネットワークに基づく神経量子状態は、量子スピン液体候補を含む高フラストレーション量子マグネットにおける最先端の変動的アプローチより優れていることを示す。
我々はグループ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)に焦点をあてて、宇宙グループ対称性を我々のAns\atzeに課すことができる。
正方形および三角形格子上のj_1-j_2$ハイゼンベルク模型の秩序相とスピン液相の両方における最先端の基底状態エネルギーを実現し、非自明な対称性セクタで低次励起状態にアクセスする方法について議論する。
また、三角格子上の量子常磁性相のスピンとディマー相関関数を計算し、従来の順序付けや原子価結合順序付けは示さない。
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