Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accurate Learning of Equivariant Quantum Systems from a Single Ground State

論文の概要: Accurate Learning of Equivariant Quantum Systems from a Single Ground State

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12309v1
Date: Mon, 20 May 2024 18:13:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-22 15:07:24.279617
Title: Accurate Learning of Equivariant Quantum Systems from a Single Ground State
Title（参考訳）: 単一基底状態からの等変量子系の高精度学習
Authors: Štěpán Šmíd, Roberto Bondesan,
Abstract要約: 本研究では, 周期的境界条件を持つ系に対する基底状態のすべての特性を, 1つの基底状態サンプルから学習する方法を示す。予測誤差は熱力学の限界でゼロとなる傾向を示し、数値的な検証を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.980273012483663
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Predicting properties across system parameters is an important task in quantum physics, with applications ranging from molecular dynamics to variational quantum algorithms. Recently, provably efficient algorithms to solve this task for ground states within a gapped phase were developed. Here we dramatically improve the efficiency of these algorithms by showing how to learn properties of all ground states for systems with periodic boundary conditions from a single ground state sample. We prove that the prediction error tends to zero in the thermodynamic limit and numerically verify the results.
Abstract（参考訳）: システムパラメータ間の特性予測は、分子動力学から変分量子アルゴリズムまで、量子物理学において重要な課題である。近年,この課題を解決するアルゴリズムの開発が進められている。ここでは, 周期的境界条件を持つ系のすべての基底状態の性質を, 1つの基底状態サンプルから学習する方法を示すことにより, これらのアルゴリズムの効率を劇的に改善する。予測誤差は熱力学の限界でゼロとなる傾向を示し、数値的な検証を行う。

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