論文の概要: Recurrent neural network wave functions for Rydberg atom arrays on kagome lattice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20384v1
• Date: Thu, 30 May 2024 18:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 18:34:31.595631
• Title: Recurrent neural network wave functions for Rydberg atom arrays on kagome lattice
• Title（参考訳）: カゴメ格子上のレイドバーグ原子配列に対する繰り返しニューラルネットワーク波動関数
• Authors: Mohamed Hibat-Allah, Ejaaz Merali, Giacomo Torlai, Roger G Melko, Juan Carrasquilla,
• Abstract要約: ライドバーグ原子配列実験は、強力な量子シミュレータとして機能する能力を示した。 本稿では,2次元リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて,カゴメ格子上のRydberg原子配列の基底状態について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5492530316344587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rydberg atom array experiments have demonstrated the ability to act as powerful quantum simulators, preparing strongly-correlated phases of matter which are challenging to study for conventional computer simulations. A key direction has been the implementation of interactions on frustrated geometries, in an effort to prepare exotic many-body states such as spin liquids and glasses. In this paper, we apply two-dimensional recurrent neural network (RNN) wave functions to study the ground states of Rydberg atom arrays on the kagome lattice. We implement an annealing scheme to find the RNN variational parameters in regions of the phase diagram where exotic phases may occur, corresponding to rough optimization landscapes. For Rydberg atom array Hamiltonians studied previously on the kagome lattice, our RNN ground states show no evidence of exotic spin liquid or emergent glassy behavior. In the latter case, we argue that the presence of a non-zero Edwards-Anderson order parameter is an artifact of the long autocorrelations times experienced with quantum Monte Carlo simulations. This result emphasizes the utility of autoregressive models, such as RNNs, to explore Rydberg atom array physics on frustrated lattices and beyond.
• Abstract（参考訳）: ライドバーグ原子配列実験は強力な量子シミュレータとして機能する能力を示し、従来の計算機シミュレーションでは研究が難しい物質の強相関相を準備している。 主要な方向は、スピン液体やガラスのようなエキゾチックな多体状態を作るために、フラストレーションされた幾何学上の相互作用を実装することである。 本稿では,2次元リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて,カゴメ格子上のRydberg原子配列の基底状態について検討する。 本研究では,大まかな最適化ランドスケープに対応して,エキゾチックな位相が生じる可能性のある位相図の領域において,RNNの変動パラメータを求めるアニール方式を実装した。 以前カゴメ格子上で研究されたRydberg原子配列ハミルトニアンについて、我々のRNN基底状態は、エキゾチックなスピン液体や創発的なガラスの挙動の証拠を示さない。 後者の場合、非ゼロのエドワーズ・アンダーソン次数パラメータの存在は、量子モンテカルロシミュレーションで経験された長い自己相関時間のアーティファクトであると主張する。 この結果は、RNNのような自己回帰モデルの有用性を強調し、フラストレーションのある格子上のライドバーグ原子配列物理学を探索する。

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