論文の概要: Liouville Space Neural Network Representation of Density Matrices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13992v2
• Date: Wed, 19 Jun 2024 10:06:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 09:00:25.040499
• Title: Liouville Space Neural Network Representation of Density Matrices
• Title（参考訳）: 密度行列のLiouville空間ニューラルネットワーク表現
• Authors: Simon Kothe, Peter Kirton,
• Abstract要約: 本稿では、リウヴィル空間の密度行列を直接表現する制限ボルツマンマシンの拡張について述べる。 これにより平均場理論に現れる状態のコンパクト表現が可能になる。 我々は,2種類の散逸的逆場イジングモデルに対して,我々のアプローチをベンチマークし,他の最先端のアプローチと競合できることを示す。
• 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 network quantum states as ansatz wavefunctions have shown a lot of promise for finding the ground state of spin models. Recently, work has been focused on extending this idea to mixed states for simulating the dynamics of open systems. Most approaches so far have used a purification ansatz where a copy of the system Hilbert space is added which when traced out gives the correct density matrix. Here, we instead present an extension of the Restricted Boltzmann Machine which directly represents the density matrix in Liouville space. This allows the compact representation of states which appear in mean-field theory. We benchmark our approach on two different version of the dissipative transverse field Ising model which show our ansatz is able to compete with other state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: アンザッツ波動関数としてのニューラルネットワーク量子状態は、スピンモデルの基底状態を見つけるための多くの約束を示す。 近年、オープンシステムの力学をシミュレートするための混合状態への拡張に焦点が当てられている。 これまでのほとんどのアプローチでは、系のヒルベルト空間のコピーが加わり、トレースアウトされたとき正しい密度行列が与えられる精製アンサッツを用いていた。 ここでは、リウヴィル空間の密度行列を直接表現する制限ボルツマンマシンの拡張を示す。 これにより平均場理論に現れる状態のコンパクト表現が可能になる。 我々は,2種類の散逸的逆場イジングモデルに対して,我々のアプローチをベンチマークし,他の最先端のアプローチと競合できることを示す。

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