論文の概要: Message-Passing Neural Quantum States for the Homogeneous Electron Gas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07240v2
- Date: Mon, 27 Nov 2023 15:50:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 16:18:37.195204
- Title: Message-Passing Neural Quantum States for the Homogeneous Electron Gas
- Title（参考訳）: 均一電子ガスのためのメッセージパージング型ニューラル量子状態
- Authors: Gabriel Pescia, Jannes Nys, Jane Kim, Alessandro Lovato, Giuseppe
Carleo
- Abstract要約: 連続空間における強相互作用フェルミオンをシミュレートするメッセージパッシング・ニューラルネットワークに基づく波動関数Ansatzを導入する。
等質電子ガスの基底状態を3次元でシミュレーションすることにより,その精度を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a message-passing-neural-network-based wave function Ansatz to
simulate extended, strongly interacting fermions in continuous space. Symmetry
constraints, such as continuous translation symmetries, can be readily embedded
in the model. We demonstrate its accuracy by simulating the ground state of the
homogeneous electron gas in three spatial dimensions at different densities and
system sizes. With orders of magnitude fewer parameters than state-of-the-art
neural-network wave functions, we demonstrate better or comparable ground-state
energies. Reducing the parameter complexity allows scaling to $N=128$
electrons, previously inaccessible to neural-network wave functions in
continuous space, enabling future work on finite-size extrapolations to the
thermodynamic limit. We also show the Ansatz's capability of quantitatively
representing different phases of matter.
- Abstract（参考訳）: 連続空間における強相互作用フェルミオンをシミュレートするメッセージパッシングニューラルネットワークベースの波動関数Ansatzを導入する。
連続翻訳対称性のような対称性の制約はモデルに容易に組み込むことができる。
密度や系の大きさの異なる3次元における均一電子ガスの基底状態のシミュレーションにより、その精度を実証する。
最先端のニューラルネットワーク波動関数よりも桁違いに少ないパラメータで、より良いあるいは同等な基底状態エネルギーを示す。
パラメータの複雑さを減らすことで、以前は連続空間におけるニューラル・ネットワーク波動関数に到達できない128$電子へのスケーリングが可能となり、熱力学極限に対する有限サイズの外挿の今後の研究が可能になる。
また,異なる物質の相を定量的に表現するアンサッツの能力を示す。
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