論文の概要: Generative deep-learning reveals collective variables of Fermionic systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08348v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 08:35:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 19:48:20.707759
• Title: Generative deep-learning reveals collective variables of Fermionic systems
• Title（参考訳）: 生成的深層学習はフェルミオン系の集合変数を明らかにする
• Authors: Rapha\"el-David Lasseri, David Regnier, Mika\"el Frosini, Marc Verriere, Nicolas Schunck
• Abstract要約: 核プロセスに代表される新しい集団変数を構築できる生成深度学習アルゴリズムを提案する。 このアプローチは、1つのスレーター行列式によって記述される任意のフェルミオン系に適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Complex processes ranging from protein folding to nuclear fission often follow a low-dimension reaction path parameterized in terms of a few collective variables. In nuclear theory, variables related to the shape of the nuclear density in a mean-field picture are key to describing the large amplitude collective motion of the neutrons and protons. Exploring the adiabatic energy landscape spanned by these degrees of freedom reveals the possible reaction channels while simulating the dynamics in this reduced space yields their respective probabilities. Unfortunately, this theoretical framework breaks down whenever the systems encounters a quantum phase transition with respect to the collective variables. Here we propose a generative-deep-learning algorithm capable of building new collective variables highly representative of a nuclear process while ensuring a differentiable mapping to its Fermionic wave function. Within this collective space, the nucleus can evolve continuously from one of its adiabatic quantum phase to the other at the price of crossing a potential energy barrier. This approach applies to any Fermionic system described by a single Slater determinant, which encompasses electronic systems described within the density functional theory.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の折りたたみから核分裂までの複雑な過程は、いくつかの集団変数でパラメータ化された低次元反応経路に従うことが多い。 核理論において、平均場図における核密度の形状に関連する変数は、中性子と陽子の大きな振幅集団運動を記述する鍵となる。 これらの自由度によって広がる断熱エネルギーの風景を探索すると、この還元空間のダイナミクスをシミュレートしながら、可能な反応チャネルが明らかになる。 残念ながら、この理論の枠組みは、系が集合変数に関して量子相転移に遭遇するたびに崩壊する。 本稿では,核過程を高度に表現し,そのフェルミオン波動関数への微分可能写像を保証しながら,新たな集団変数を構築できる生成的深層学習アルゴリズムを提案する。 この集合空間内では、核はその断熱量子相の一方からもう一方へ、ポテンシャルエネルギー障壁を渡る価格で連続的に進化することができる。 このアプローチは、密度汎関数理論で記述された電子系を包含する単一のスレーター行列式によって記述された任意のフェルミオン系に適用できる。

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