論文の概要: Real-time Dynamics of the Schwinger Model as an Open Quantum System with
Neural Density Operators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06607v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 18:36:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 15:35:48.943969
- Title: Real-time Dynamics of the Schwinger Model as an Open Quantum System with
Neural Density Operators
- Title（参考訳）: 神経密度作用素を持つ開量子系としてのシュウィンガーモデルのリアルタイムダイナミクス
- Authors: Joshua Lin, Di Luo, Xiaojun Yao, Phiala E. Shanahan
- Abstract要約: この研究は、ニューラルネットワークのパラメータによる正確な量子状態の近似の難しさを克服する機械学習アルゴリズムを開発する。
QCDのような理論における原理実証の証明として、1+1d格子シュウィンガーモデルにおけるリンドブラッド・マスター方程式を開量子系として解く方法が応用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1704154007740835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ab-initio simulations of multiple heavy quarks propagating in a Quark-Gluon
Plasma are computationally difficult to perform due to the large dimension of
the space of density matrices. This work develops machine learning algorithms
to overcome this difficulty by approximating exact quantum states with neural
network parametrisations, specifically Neural Density Operators. As a proof of
principle demonstration in a QCD-like theory, the approach is applied to solve
the Lindblad master equation in the 1+1d lattice Schwinger Model as an open
quantum system. Neural Density Operators enable the study of in-medium dynamics
on large lattice volumes, where multiple-string interactions and their effects
on string-breaking and recombination phenomena can be studied. Thermal
properties of the system at equilibrium can also be probed with these methods
by variationally constructing the steady state of the Lindblad master equation.
Scaling of this approach with system size is studied, and numerical
demonstrations on up to 32 spatial lattice sites and with up to 3 interacting
strings are performed.
- Abstract（参考訳）: クォーク・グルーオンプラズマ中に伝播する重クォークの非初期シミュレーションは密度行列の空間の大きな次元のために計算的に困難である。
この研究は、ニューラルネットワークパラメトリック、特にニューラル密度演算子で正確な量子状態を近似することで、この困難を克服する機械学習アルゴリズムを開発する。
qcdのような理論における原理実証の証明として、このアプローチは開量子系としての1+1次元格子シュウィンガーモデルにおけるリンドブラッドマスター方程式を解くために応用される。
神経密度演算子は、多弦相互作用と弦破断現象および再結合現象が研究できる大きな格子体積上のインメジウムダイナミクスの研究を可能にする。
平衡系の熱的性質は、リンドブラッド・マスター方程式の定常状態を変動的に構成することによって、これらの方法でも探索することができる。
システムサイズによるこのアプローチのスケーリングについて検討し、最大32の空間格子サイトと最大3つの相互作用文字列の数値的な実演を行う。
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