論文の概要: Simulating 2+1D Lattice Quantum Electrodynamics at Finite Density with Neural Flow Wavefunctions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06835v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 18:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 18:09:48.731488
• Title: Simulating 2+1D Lattice Quantum Electrodynamics at Finite Density with Neural Flow Wavefunctions
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク波動関数による有限密度2+1D格子量子電磁力学のシミュレーション
• Authors: Zhuo Chen, Di Luo, Kaiwen Hu, Bryan K. Clark
• Abstract要約: 有限密度の動的フェルミオンを持つ2+1D格子型コンパクト量子電磁力学をシミュレートするニューラルフロー波動関数Gauge-Fermion FlowNetを提案する。 異なるフェルミオン密度およびホッピング状態における閉じ込め現象と弦破断現象について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.049046327655608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a neural flow wavefunction, Gauge-Fermion FlowNet, and use it to simulate 2+1D lattice compact quantum electrodynamics with finite density dynamical fermions. The gauge field is represented by a neural network which parameterizes a discretized flow-based transformation of the amplitude while the fermionic sign structure is represented by a neural net backflow. This approach directly represents the $U(1)$ degree of freedom without any truncation, obeys Guass's law by construction, samples autoregressively avoiding any equilibration time, and variationally simulates Gauge-Fermion systems with sign problems accurately. In this model, we investigate confinement and string breaking phenomena in different fermion density and hopping regimes. We study the phase transition from the charge crystal phase to the vacuum phase at zero density, and observe the phase seperation and the net charge penetration blocking effect under magnetic interaction at finite density. In addition, we investigate a magnetic phase transition due to the competition effect between the kinetic energy of fermions and the magnetic energy of the gauge field. With our method, we further note potential differences on the order of the phase transitions between a continuous $U(1)$ system and one with finite truncation. Our state-of-the-art neural network approach opens up new possibilities to study different gauge theories coupled to dynamical matter in higher dimensions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Gauge-Fermion FlowNetというニューラルフロー波動関数を用いて,有限密度の動的フェルミオンを持つ2+1D格子型量子電磁力学をシミュレートする。 ゲージ場は振幅の離散化フローベース変換をパラメータ化するニューラルネットワークで表現され、フェルミオン符号構造はニューラルネットワークバックフローで表現される。 このアプローチは、トランケーションなしでの$U(1)$自由度を直接表現し、建設によってガウスの法則に従い、任意の平衡時間を避けるサンプルを自動回帰し、符号問題のあるゲージ・フェルミオン系を正確にシミュレートする。 本モデルでは,異なるフェルミオン密度およびホッピング状態における閉じ込め現象と弦破壊現象について検討する。 電荷結晶相から真空相への相転移をゼロ密度で観察し、有限密度での磁気相互作用下での相分離と純電荷侵入阻止効果を観察した。 また,フェルミオンの運動エネルギーとゲージ場の磁気エネルギーとの競合効果による磁気相転移についても検討した。 本手法では,連続的な$u(1)$系と有限切断系との間の相転移の順序について,さらに潜在的な違いを指摘する。 最先端のニューラルネットワークアプローチは、異なるゲージ理論を高次元の動的物質に結合する新しい可能性を開く。

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