論文の概要: Measuring Renyi Entropy in Neural Network Quantum States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05513v2
• Date: Thu, 14 Mar 2024 07:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-16 03:02:59.010935
• Title: Measuring Renyi Entropy in Neural Network Quantum States
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク量子状態におけるrenyiエントロピーの測定
• Authors: Han-Qing Shi, Hai-Qing Zhang,
• Abstract要約: 一次元の逆場量子イジングモデルでRenyiエントロピーを計算する。 静的基底状態では、レニイエントロピーは常磁性から強磁性への量子相転移の臨界点を明らかにすることができる。 力学の場合、線形クエンチの終端の後、レニイエントロピーのコヒーレント振動が見つかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3658544194443192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We compute the Renyi entropy in a one-dimensional transverse-field quantum Ising model by employing a swapping operator acting on the states which are prepared from the neural network methods. In the static ground state, Renyi entropy can uncover the critical point of the quantum phase transition from paramagnetic to ferromagnetic. At the critical point, the relation between the Renyi entropy and the subsystem size satisfies the predictions from conformal field theory. In the dynamical case, we find coherent oscillations of the Renyi entropy after the end of the linear quench. These oscillations have universal frequencies which may come from the superpositions of excited states. The asymptotic form of the Renyi entropy implies a new length scale away from the critical point. This length scale is also verified by the overlap of the reduced Renyi entropy against the dimensionless subsystem size.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワーク法により構築された状態に作用するスワッピング演算子を用いて,一次元横場量子イジングモデルにおけるRenyiエントロピーを計算する。 静的基底状態では、レニイエントロピーは常磁性から強磁性への量子相転移の臨界点を明らかにすることができる。 臨界点において、レニイエントロピーとサブシステムサイズの関係は共形場理論からの予測を満たす。 力学の場合、線形クエンチの終端の後、レニイエントロピーのコヒーレント振動が見つかる。 これらの振動は励起状態の重畳から生じる普遍周波数を持つ。 レニイエントロピーの漸近形式は、臨界点から離れた新しい長さのスケールを意味する。 この長さスケールは、縮小されたレニイエントロピーと次元のないサブシステムサイズとの重なりによっても検証される。

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