論文の概要: Optimizing Design Choices for Neural Quantum States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06788v1
- Date: Tue, 17 Jan 2023 10:30:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 14:28:45.091901
- Title: Optimizing Design Choices for Neural Quantum States
- Title（参考訳）: ニューラル量子状態の設計選択の最適化
- Authors: Moritz Reh, Markus Schmitt, Martin G\"arttner
- Abstract要約: 本稿では、スピンハミルトニアンの基底状態探索に使用される一般的なネットワークアーキテクチャと対称性スキームの比較を行う。
基底状態の非自明な符号構造が存在する場合、対称性の細部が性能に重要な影響を与えていることが分かる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural quantum states are a new family of variational ans\"atze for
quantum-many body wave functions with advantageous properties in the
notoriously challenging case of two spatial dimensions. Since their
introduction a wide variety of different network architectures has been
employed to study paradigmatic models in quantum many-body physics with a
particular focus on quantum spin models. Nonetheless, many questions remain
about the effect that the choice of architecture has on the performance on a
given task. In this work, we present a unified comparison of a selection of
popular network architectures and symmetrization schemes employed for ground
state searches of prototypical spin Hamiltonians, namely the two-dimensional
transverse-field Ising model and the J1-J2 model. In the presence of a
non-trivial sign structure of the ground states, we find that the details of
symmetrization crucially influence the performance. We describe this effect in
detail and discuss its consequences, especially for autoregressive models, as
their direct sampling procedure is not compatible with the symmetrization
procedure that we found to be optimal.
- Abstract（参考訳）: ニューラル量子状態 (neural quantum states) は、2つの空間次元の難解な場合において有利な性質を持つ量子体波動関数の変分 ans\"atze の新しい族である。
導入以来、量子多体物理学におけるパラダイムモデルの研究に様々なネットワークアーキテクチャが用いられ、特に量子スピンモデルに焦点を当てている。
それでも、アーキテクチャの選択が与えられたタスクのパフォーマンスに与える影響について多くの疑問が残る。
本研究では,原型スピンハミルトニアンの基底状態探索,すなわち2次元横フィールドイジングモデルとJ1-J2モデルにおいて,一般的なネットワークアーキテクチャの選択と対称性を統一的に比較する。
基底状態の非自明な符号構造の存在下では、対称性の詳細が性能に重大な影響を与えることが分かる。
我々はこの効果を詳細に記述し、特に自己回帰モデルにおいて、それらの直接サンプリング手順は最適な対称性化手順と互換性がないとして、その結果について議論する。
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