論文の概要: Reconstructing effective Hamiltonians from nonequilibrium (pre-)thermal
steady states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08608v1
- Date: Wed, 16 Aug 2023 18:02:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 19:06:01.349190
- Title: Reconstructing effective Hamiltonians from nonequilibrium (pre-)thermal
steady states
- Title（参考訳）: 非平衡(前)熱定常状態からの有効ハミルトニアンの再構成
- Authors: Sourav Nandy, Markus Schmitt, Marin Bukov, Zala Lenar\v{c}i\v{c}
- Abstract要約: ハミルトン再構成のためのディープラーニング支援変分アルゴリズムを提案する。
地域ハミルトニアンの効率的かつ正確な再構築を実証する。
また、準安定な定常状態の浮き彫り工学に広く用いられている実効ハミルトニアンを再構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reconstructing Hamiltonians from local measurements is key to enabling
reliable quantum simulation: both validating the implemented model, and
identifying any left-over terms with sufficient precision is a problem of
increasing importance. Here we propose a deep-learning-assisted variational
algorithm for Hamiltonian reconstruction by pre-processing a dataset that is
diagnosed to contain thermal measurements of local operators. We demonstrate
the efficient and precise reconstruction of local Hamiltonians, while
long-range interacting Hamiltonians are reconstructed approximately. Away from
equilibrium, for periodically and random multipolar driven systems, we
reconstruct the effective Hamiltonian widely used for Floquet engineering of
metastable steady states. Moreover, our approach allows us to reconstruct an
effective quasilocal Hamiltonian even in the heating regime beyond the validity
of the prethermal plateau, where perturbative expansions fail.
- Abstract（参考訳）: 実装されたモデルを検証することと、十分な精度で残余項を特定することは、重要性を増す問題である。
本稿では,局所演算子の熱的測定を含むと診断されたデータセットを前処理することにより,ハミルトニアン再構成のための深層学習支援変分アルゴリズムを提案する。
我々は、局所ハミルトンの効率的かつ正確な再構築を実証する一方、長距離相互作用するハミルトンは概して再構成される。
平衡から離れて、周期的かつランダムな多極性駆動系では、準安定定常状態のフロッケ工学に広く用いられる有効ハミルトニアンを再構成する。
さらに, 本手法では, 摂動膨張が失敗する熱前高原の有効性を超えても, 効果的な準局所ハミルトニアンを再構成することができる。
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