論文の概要: A Score-Based Model for Learning Neural Wavefunctions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16540v1
• Date: Thu, 25 May 2023 23:44:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 17:49:43.130482
• Title: A Score-Based Model for Learning Neural Wavefunctions
• Title（参考訳）: 神経波関数学習のためのスコアベースモデル
• Authors: Xuan Zhang, Shenglong Xu, Shuiwang Ji
• Abstract要約: スコアベースニューラルネットワークを用いて量子多体基底状態の物性を得るための新しいフレームワークを提供する。 我々の新しいフレームワークは明示的な確率分布を必要とせず、ランゲヴィン力学によるサンプリングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.82403146569561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Monte Carlo coupled with neural network wavefunctions has shown success in computing ground states of quantum many-body systems. Existing optimization approaches compute the energy by sampling local energy from an explicit probability distribution given by the wavefunction. In this work, we provide a new optimization framework for obtaining properties of quantum many-body ground states using score-based neural networks. Our new framework does not require explicit probability distribution and performs the sampling via Langevin dynamics. Our method is based on the key observation that the local energy is directly related to scores, defined as the gradient of the logarithmic wavefunction. Inspired by the score matching and diffusion Monte Carlo methods, we derive a weighted score matching objective to guide our score-based models to converge correctly to ground states. We first evaluate our approach with experiments on quantum harmonic traps, and results show that it can accurately learn ground states of atomic systems. By implicitly modeling high-dimensional data distributions, our work paves the way toward a more efficient representation of quantum systems.
• Abstract（参考訳）: 量子モンテカルロとニューラルネットワークの波動関数は、量子多体系の基底状態の計算に成功している。 既存の最適化手法は、波動関数によって与えられる明示的な確率分布から局所エネルギーをサンプリングすることでエネルギーを計算する。 本研究では,スコアベースニューラルネットワークを用いて,量子多体基底状態の特性を得るための新しい最適化フレームワークを提案する。 新しいフレームワークは明示的な確率分布を必要とせず,langevin dynamicsによるサンプリングを行う。 本手法は局所エネルギーが対数波動関数の勾配として定義されるスコアと直接関連しているというキー観測に基づいている。 スコアマッチングと拡散モンテカルロ法にインスパイアされ、スコアベースモデルを基底状態に正しく収束させるための重み付けされたスコアマッチング目的を導出する。 まず,量子調和トラップ実験を行い,原子系の基底状態を正確に学習できることを示す。 高次元データ分布を暗黙的にモデル化することで、我々の研究は量子システムのより効率的な表現へと道を開く。

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