論文の概要: Neural-network quantum states for ultra-cold Fermi gases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08831v1
• Date: Mon, 15 May 2023 17:46:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 13:29:09.498046
• Title: Neural-network quantum states for ultra-cold Fermi gases
• Title（参考訳）: 超低温フェルミ気体のニューラルネットワーク量子状態
• Authors: Jane Kim, Gabriel Pescia, Bryce Fore, Jannes Nys, Giuseppe Carleo, Stefano Gandolfi, Morten Hjorth-Jensen, Alessandro Lovato
• Abstract要約: この研究は、メッセージパッシングアーキテクチャに基づいたバックフロー変換を含む、新しいPfaffian-Jastrowニューラルネットワーク量子状態を導入する。 逆スピン対分布関数による強いペアリング相関の出現を観察する。 この結果から, ニューラルネットワーク量子状態は, 超低温フェルミガスの研究に有望な戦略をもたらすことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.725105678823915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ultra-cold Fermi gases display diverse quantum mechanical properties, including the transition from a fermionic superfluid BCS state to a bosonic superfluid BEC state, which can be probed experimentally with high precision. However, the theoretical description of these properties is challenging due to the onset of strong pairing correlations and the non-perturbative nature of the interaction among the constituent particles. This work introduces a novel Pfaffian-Jastrow neural-network quantum state that includes backflow transformation based on message-passing architecture to efficiently encode pairing, and other quantum mechanical correlations. Our approach offers substantial improvements over comparable ans\"atze constructed within the Slater-Jastrow framework and outperforms state-of-the-art diffusion Monte Carlo methods, as indicated by our lower ground-state energies. We observe the emergence of strong pairing correlations through the opposite-spin pair distribution functions. Moreover, we demonstrate that transfer learning stabilizes and accelerates the training of the neural-network wave function, enabling the exploration of the BCS-BEC crossover region near unitarity. Our findings suggest that neural-network quantum states provide a promising strategy for studying ultra-cold Fermi gases.
• Abstract（参考訳）: 超低温フェルミガスは、フェルミオン性超流動BCS状態からボゾン性超流動BEC状態への遷移を含む様々な量子力学的性質を示す。 しかし、これらの性質の理論的な説明は、強いペアリング相関の出現と、成分粒子間の相互作用の非摂動的性質により困難である。 本稿では,メッセージパッシングアーキテクチャに基づくバックフロー変換を含む新しいpfaffian-jastrowニューラルネットワーク量子状態を導入し,ペアリングと他の量子力学的相関を効率的にエンコードする。 提案手法は, Slater-Jastrow フレームワーク内で構築された ans\atze に比較して大幅に改善され, 現状拡散モンテカルロ法より優れる。 対スピン対分布関数を通して強い対相関の出現を観察する。 さらに,移動学習はニューラルネットワーク波動関数の訓練を安定化し,加速し,一元性に近いBCS-BECクロスオーバー領域の探索を可能にすることを示した。 その結果, ニューラルネットワーク量子状態は, 超低温フェルミガスの研究に有望な戦略をもたらすことが示唆された。

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