論文の概要: A Quantum Annealing Protocol to Solve the Nuclear Shell Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06954v1
- Date: Mon, 11 Nov 2024 13:00:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:07:50.212997
- Title: A Quantum Annealing Protocol to Solve the Nuclear Shell Model
- Title（参考訳）: 核シェルモデル解決のための量子アニーリングプロトコル
- Authors: Emanuele Costa, Axel Perez-Obiol, Javier Menendez, Arnau Rios, Artur Garcia-Saez, Bruno Julia-Diaz,
- Abstract要約: 核基底状態に対する量子アニールプロトコルの実装について検討する。
十分なギャップを持つドライバハミルトンを提案し、最大28個のヌクレオンのセットアップで我々のアプローチを検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The nuclear shell model describes very accurately the structure and dynamics of atomic nuclei. However, the exponential scaling of the basis size with respect to the number of degrees of freedom hampers a direct numerical solution for heavy nuclei. In this work, we investigate the implementation of a quantum annealing protocol for nuclear ground states. We propose a driver Hamiltonian with sufficiently large gaps, and validate our approach in nuclei with up to 28 nucleons employing classical simulations of the annealing evolution using a digitalized Trotter decomposition. While the nuclear Hamiltonian is non-local and thus challenging to implement in current annealing setups, the estimated computational cost of our annealing protocol on quantum circuits is polynomial in the number of elements of the many-body basis.
- Abstract（参考訳）: 核シェルモデルは非常に正確に原子核の構造と力学を記述する。
しかし、自由度数に対する基底サイズの指数的スケーリングは、重核の直接数値解を妨げている。
本研究では,核基底状態に対する量子アニールプロトコルの実装について検討する。
本稿では, 十分に大きなギャップを持つ運転者ハミルトニアンを提案するとともに, デジタル化されたトロッター分解を用いたアニール進化の古典的シミュレーションを用いて, 最大28個の核子を用いた原子核へのアプローチを検証する。
原子核ハミルトニアンは非局所的であり、現在のアニール化機構では実装が難しいが、量子回路上でのアニール化プロトコルの計算コストは、多体基底の要素数の多項式である。
関連論文リスト
- Neutron-nucleus dynamics simulations for quantum computers [49.369935809497214]
一般ポテンシャルを持つ中性子核シミュレーションのための新しい量子アルゴリズムを開発した。
耐雑音性トレーニング法により、ノイズの存在下でも許容される境界状態エネルギーを提供する。
距離群可換性(DGC)と呼ばれる新しい可換性スキームを導入し、その性能をよく知られたqubit-commutativityスキームと比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:33:48Z) - Quantum entanglement patterns in the structure of atomic nuclei within
the nuclear shell model [1.4608076589541017]
核殻モデルにおける軽・中質量ベリリウム,酸素,ネオン,カルシウム同位体の構造を解析した。
我々は、単一軌道エンタングルメント、相互情報、フォン・ノイマンエントロピーを含む異なるエンタングルメント指標を使用する。
この分析は、ノイズの多い中間スケール量子時代のためのより効率的な量子アルゴリズムを設計するためのガイドを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-11T12:08:25Z) - Nuclear shell-model simulation in digital quantum computers [1.5478949073334747]
核基底状態を見つけるためのシェルモデル量子回路設計戦略を提案する。
実際のシェルモデル波動関数を符号化するために,回路深さ,幅,ゲート数の定量化を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-07T17:48:19Z) - Deep-neural-network approach to solving the ab initio nuclear structure
problem [0.799536002595393]
深層学習型変分量子モンテカルロアプローチであるFeynmanNetを開発した。
FeynmanNetは4$He,6$Li,そして最大16$Oで、地上のエネルギーと波動関数の非常に正確な解を提供できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-25T10:14:04Z) - Solving the nuclear pairing model with neural network quantum states [58.720142291102135]
本稿では,職業数形式論における核多体問題の解法としてモンテカルロ法を提案する。
リコンフィグレーションアルゴリズムのメモリ効率向上版を開発し,ハミルトニアンの期待値を最小限に抑えてネットワークをトレーニングする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T00:18:01Z) - Hidden-nucleons neural-network quantum states for the nuclear many-body
problem [0.0]
元の空間に隠されたヌクレオンの付加は、ニューラルネットワークアーキテクチャの表現性を増大させることを示す。
この方法は、中質量核の高精度な量子モンテカルロ研究の道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-20T22:00:53Z) - Spectral density reconstruction with Chebyshev polynomials [77.34726150561087]
厳密な誤差推定で有限エネルギー分解能の制御可能な再構成を行う方法を示す。
これは、核と凝縮物質物理学における将来の応用の道を開くものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-05T15:16:13Z) - Nuclei with up to $\boldsymbol{A=6}$ nucleons with artificial neural
network wave functions [52.77024349608834]
人工ニューラルネットワークを用いて、核の波動関数をコンパクトに表現する。
高精度な超球面調和法を用いて, それらの結合エネルギー, 点核子密度, ラジイをベンチマークした。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-15T23:02:39Z) - Variational Monte Carlo calculations of $\mathbf{A\leq 4}$ nuclei with
an artificial neural-network correlator ansatz [62.997667081978825]
光核の基底状態波動関数をモデル化するためのニューラルネットワーク量子状態アンサッツを導入する。
我々は、Aleq 4$核の結合エネルギーと点核密度を、上位のピオンレス実効場理論から生じるものとして計算する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-28T14:52:28Z) - Algorithmic Cooling of Nuclear Spin Pairs using a Long-Lived Singlet
State [48.7576911714538]
長寿命の核一重項状態を利用してスピンペア系のアンサンブルにおいて大きな冷却が達成されることを示す。
これは量子重畳状態を用いたアルゴリズム冷却の最初の実演である。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-31T09:57:03Z)
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。