論文の概要: Highly resolved spectral functions of two-dimensional systems with neural quantum states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08184v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 19:00:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 18:35:07.114635
• Title: Highly resolved spectral functions of two-dimensional systems with neural quantum states
• Title（参考訳）: 神経量子状態を持つ二次元系の高分解能スペクトル関数
• Authors: Tiago Mendes-Santos, Markus Schmitt and Markus Heyl
• Abstract要約: 我々は、スペクトル特性を得るために、ニューラル量子状態を用いた汎用的で数値的なアプローチを開発する。 本稿では,2次元量子イジングモデルの相転移近傍における動的構造因子の計算に本手法を適用した。 我々のアプローチは2次元の相互作用量子格子モデルに適用可能であり、従って相関量子物質のスペクトル特性を計算できない状態で計算するための経路を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spectral functions are central to link experimental probes to theoretical models in condensed matter physics. However, performing exact numerical calculations for interacting quantum matter has remained a key challenge especially beyond one spatial dimension. In this work, we develop a versatile and numerically exact approach using neural quantum states to obtain spectral properties based on simulations of the dynamics of excitations initially localized in real or momentum space. We apply this approach to compute the dynamical structure factor in the vicinity of phase transitions of different two-dimensional quantum Ising models, including one that describes the complex density wave orders of Rydberg atom arrays. When combined with deep network architectures we find that our method reliably describes dynamical structure factors of arrays with up to $24\times24$ spins, including the diverging time scales at critical points. Our approach is broadly applicable to interacting quantum lattice models in two dimensions and consequently opens up a route to compute spectral properties of correlated quantum matter in yet inaccessible regimes.
• Abstract（参考訳）: スペクトル関数は、凝縮物質物理学における実験プローブを理論モデルに結びつける中心である。 しかし、相互作用する量子物質に対する正確な数値計算は、特に1つの空間次元を超える重要な課題である。 本研究では,まず,実空間や運動量空間に局在した励起の動力学シミュレーションに基づいてスペクトル特性を得るために,ニューラル量子状態を用いた多目的かつ数値的精度のアプローチを開発する。 この手法を,ライドバーグ原子配列の複素密度波次数を記述するものを含む,異なる2次元量子イジングモデルの相転移近傍の動的構造因子の計算に適用する。 深層ネットワークアーキテクチャと組み合わせることで,最大2,4\times24$のスピンを持つ配列の動的構造因子を確実に記述できることがわかった。 このアプローチは2次元の相互作用量子格子モデルに広く適用可能であり、それゆえ相関量子物質のスペクトル特性をまだ到達不能な領域で計算する道を開く。

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