論文の概要: Learning local equivariant representations for quantum operators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06053v3
- Date: Tue, 16 Jul 2024 16:52:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 20:20:06.394423
- Title: Learning local equivariant representations for quantum operators
- Title(参考訳): 量子作用素に対する局所同変表現の学習
- Authors: Zhanghao Zhouyin, Zixi Gan, Shishir Kumar Pandey, Linfeng Zhang, Qiangqiang Gu,
- Abstract要約: 本稿では,複数の量子演算子を予測するための新しいディープラーニングモデルSLEMを提案する。
SLEMは、計算効率を劇的に改善しながら最先端の精度を達成する。
SLEMの能力は多種多様な2次元および3次元材料にまたがって実証し,限られた訓練データでも高い精度を達成できることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.747597014044332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Predicting quantum operator matrices such as Hamiltonian, overlap, and density matrices in the density functional theory (DFT) framework is crucial for understanding material properties. Current methods often focus on individual operators and struggle with efficiency and scalability for large systems. Here we introduce a novel deep learning model, SLEM (strictly localized equivariant message-passing) for predicting multiple quantum operators, that achieves state-of-the-art accuracy while dramatically improving computational efficiency. SLEM's key innovation is its strict locality-based design, constructing local, equivariant representations for quantum tensors while preserving physical symmetries. This enables complex many-body dependence without expanding the effective receptive field, leading to superior data efficiency and transferability. Using an innovative SO(2) convolution technique, SLEM reduces the computational complexity of high-order tensor products and is therefore capable of handling systems requiring the $f$ and $g$ orbitals in their basis sets. We demonstrate SLEM's capabilities across diverse 2D and 3D materials, achieving high accuracy even with limited training data. SLEM's design facilitates efficient parallelization, potentially extending DFT simulations to systems with device-level sizes, opening new possibilities for large-scale quantum simulations and high-throughput materials discovery.
- Abstract(参考訳): 密度汎関数理論(DFT)フレームワークにおけるハミルトン行列、重なり合い、密度行列などの量子作用素行列の予測は、材料特性を理解するために重要である。
現在の手法は個々の演算子に焦点を合わせ、大規模システムの効率性とスケーラビリティに苦慮することが多い。
本稿では、複数の量子演算子を予測するための新しい深層学習モデルSLEM(厳密な局所化同変メッセージパス)を紹介し、計算効率を劇的に向上させながら最先端の精度を実現する。
SLEMの重要な革新は、その厳密な局所性に基づく設計であり、物理対称性を維持しながら量子テンソルの局所的同変表現を構築することである。
これにより、効果的な受容場を拡張することなく複雑な多体依存が可能となり、データ効率と転送性が向上する。
革新的なSO(2)畳み込み法を用いて、SLEMは高次テンソル積の計算複雑性を低減し、従って基底集合に$f$と$g$の軌道を必要とするシステムを扱うことができる。
SLEMの能力は多種多様な2次元および3次元材料にまたがって実証し,限られた訓練データでも高い精度を達成できることを示した。
SLEMの設計は効率的な並列化を促進し、DFTシミュレーションをデバイスレベルのサイズを持つシステムに拡張し、大規模量子シミュレーションと高スループット材料発見の新たな可能性を開く。
関連論文リスト
- Training-efficient density quantum machine learning [2.918930150557355]
量子機械学習は強力でフレキシブルで効率的にトレーニング可能なモデルを必要とする。
トレーニング可能なユニタリの集合にランダム化を組み込んだ学習モデルである密度量子ニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T16:40:28Z) - Distributed Representations Enable Robust Multi-Timescale Symbolic Computation in Neuromorphic Hardware [3.961418890143814]
本稿では,ロバストなマルチスケールダイナミックスをアトラクタベースRSNNに組み込むシングルショット重み学習方式について述べる。
対称自己解離重み行列を重畳することにより、有限状態機械をRSNN力学に組み込む。
この研究は、リカレントダイナミクスによる堅牢な記号計算をニューロモルフィックハードウェアに組み込むスケーラブルなアプローチを導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T14:11:50Z) - Quantum circuit synthesis with diffusion models [0.6554326244334868]
我々は、この変換を促進するために、生成機械学習モデル、特に拡散モデル(DM)をデノナイズする。
我々は、ゲートベースの量子回路内で所望の量子演算を生成するために、このモデルを操縦する。
我々は、DMを量子回路合成の重要な要素として想定し、実用的な応用だけでなく、理論的量子計算に関する洞察も強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T17:17:08Z) - ShadowNet for Data-Centric Quantum System Learning [188.683909185536]
本稿では,ニューラルネットワークプロトコルと古典的シャドウの強みを組み合わせたデータ中心学習パラダイムを提案する。
ニューラルネットワークの一般化力に基づいて、このパラダイムはオフラインでトレーニングされ、これまで目に見えないシステムを予測できる。
量子状態トモグラフィーおよび直接忠実度推定タスクにおいて、我々のパラダイムのインスタンス化を示し、60量子ビットまでの数値解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T09:11:53Z) - Mixed Precision Low-bit Quantization of Neural Network Language Models
for Speech Recognition [67.95996816744251]
長期間のメモリリカレントニューラルネットワーク(LSTM-RNN)とトランスフォーマーで表される最先端言語モデル(LM)は、実用アプリケーションではますます複雑で高価なものになりつつある。
現在の量子化法は、均一な精度に基づいており、量子化誤差に対するLMの異なる部分での様々な性能感度を考慮できない。
本稿では,新しい混合精度ニューラルネットワークLM量子化法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T12:24:02Z) - Equivariant vector field network for many-body system modeling [65.22203086172019]
Equivariant Vector Field Network (EVFN) は、新しい同変層と関連するスカラー化およびベクトル化層に基づいて構築されている。
シミュレーションされたニュートン力学系の軌跡を全観測データと部分観測データで予測する手法について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T14:26:25Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T20:16:02Z) - Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting
qubit [50.591267188664666]
我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。
このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。
このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T15:58:57Z) - Autoregressive Transformer Neural Network for Simulating Open Quantum Systems via a Probabilistic Formulation [5.668795025564699]
オープン量子システムのダイナミクスに対処するためのアプローチを提案する。
自己回帰変換ニューラルネットワークを用いて量子状態をコンパクトに表現する。
効率的なアルゴリズムは、リウヴィリア超作用素の力学をシミュレートするために開発された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-11T18:00:00Z) - Multilinear Compressive Learning with Prior Knowledge [106.12874293597754]
マルチリニア圧縮学習(MCL)フレームワークは、マルチリニア圧縮センシングと機械学習をエンドツーエンドシステムに統合する。
MCLの背後にある主要なアイデアは、下流学習タスクの信号から重要な特徴を捉えることのできるテンソル部分空間の存在を仮定することである。
本稿では、上記の要件、すなわち、関心の信号が分離可能なテンソル部分空間をどうやって見つけるかという、2つの要件に対処する新しい解決策を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T19:06:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。