Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variational Neural and Tensor Network Approximations of Thermal States

論文の概要: Variational Neural and Tensor Network Approximations of Thermal States

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14243v1
Date: Thu, 25 Jan 2024 15:36:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-26 14:05:04.725510
Title: Variational Neural and Tensor Network Approximations of Thermal States
Title（参考訳）: 熱状態の変分ニューラルネットワークとテンソルネットワーク近似
Authors: Sirui Lu, Giacomo Giudice, J. Ignacio Cirac
Abstract要約: 有限温度量子多体系を近似するための変分モンテカルロアルゴリズムを提案する。 1次元と2次元の両方の問題に対して、上記のクラスで異なる構成をベンチマークし比較する。 1次元での優れた結果にもかかわらず、この結果から、より困難な2次元システムに取り組む上で、数値的アンゼは特定の表現的制限を有することが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3683202928838613
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a variational Monte Carlo algorithm for approximating finite-temperature quantum many-body systems, based on the minimization of a modified free energy. We employ a variety of trial states -- both tensor networks as well as neural networks -- as variational ans\"atze for our numerical optimization. We benchmark and compare different constructions in the above classes, both for one- and two-dimensional problems, with systems made of up to \(N=100\) spins. Despite excellent results in one dimension, our results suggest that the numerical ans\"atze employed have certain expressive limitations for tackling more challenging two-dimensional systems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,修正自由エネルギーの最小化に基づく有限温度量子多体系近似のための変分モンテカルロアルゴリズムを提案する。私たちは数値最適化のために変分 ans\"atze として、テンソルネットワークとニューラルネットワークの両方の様々な試行状態を採用しています。上述のクラスにおける1次元問題と2次元問題の両方に対する異なる構成をベンチマークし比較し、最大 \(N=100\) スピンからなるシステムについて述べる。一つの次元において優れた結果が得られたにもかかわらず、この数値 ans\"atze はより挑戦的な2次元システムに取り組むための表現論的制限を持つことが示唆された。

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