論文の概要: Real-time quantum dynamics of thermal states with neural thermofields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07063v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 16:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 13:30:52.161913
• Title: Real-time quantum dynamics of thermal states with neural thermofields
• Title（参考訳）: 神経熱磁場による熱状態のリアルタイム量子力学
• Authors: Jannes Nys, Zakari Denis, Giuseppe Carleo
• Abstract要約: 熱場力学,変分モンテカルロ,ニューラルネット量子状態に基づく2次元の熱状態のリアルタイムダイナミクスについて検討する。 正確なシミュレーションの範囲外に位置する6x6格子上でのリアルタイムダイナミクスの予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solving the time-dependent quantum many-body Schr\"odinger equation is a challenging task, especially for states at a finite temperature, where the environment affects the dynamics. Most existing approximating methods are designed to represent static thermal density matrices, 1D systems, and/or zero-temperature states. In this work, we propose a method to study the real-time dynamics of thermal states in two dimensions, based on thermofield dynamics, variational Monte Carlo, and neural-network quantum states. To this aim, we introduce two novel tools: (i) a procedure to accurately simulate the cooling down of arbitrary quantum variational states from infinite temperature, and (ii) a generic thermal (autoregressive) recurrent neural-network (ARNNO) Ansatz that allows for direct sampling from the density matrix using thermofield basis rotations. We apply our technique to the transverse-field Ising model subject to an additional longitudinal field and demonstrate that the time-dependent observables, including correlation operators, can be accurately reproduced for a 4x4 spin lattice. We provide predictions of the real-time dynamics on a 6x6 lattice that lies outside the reach of exact simulations.
• Abstract（参考訳）: 時間依存型量子多体Schr\"odinger方程式の解法は、特に環境が力学に影響を及ぼす有限温度の状態において難しい問題である。 既存の近似法は、静的な熱密度行列、1d系および/またはゼロ温度状態を表すために設計されている。 本研究では,熱場ダイナミクス,変分モンテカルロ,ニューラルネットワーク量子状態に基づいて,熱状態の2次元の実時間ダイナミクスを研究する手法を提案する。 この目的のために 2つの新しいツールを紹介します (i)無限温度から任意の量子変分状態の冷却を的確にシミュレートする手順 (II) 熱場基底回転を用いた密度行列からの直接サンプリングを可能にする汎用熱(自己回帰)リカレントニューラルネットワーク(ARNNO)アンザッツ。 追加の長手場を対象とする横フィールドイジングモデルに適用し、相関演算子を含む時間依存観測値が4x4スピン格子に対して正確に再現可能であることを示す。 正確なシミュレーションの範囲外に位置する6x6格子上でのリアルタイムダイナミクスの予測を行う。

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