論文の概要: Effective temperature in approximate quantum many-body states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18921v1
- Date: Thu, 28 Nov 2024 05:23:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 15:18:55.102309
- Title: Effective temperature in approximate quantum many-body states
- Title（参考訳）: 近似量子多体状態における有効温度
- Authors: Yu-Qin Chen, Shi-Xin Zhang,
- Abstract要約: 量子多体系の基底状態を数値的に同定するために、近似量子波動関数のアンサーゼが一般的に用いられる。
本研究は、これらの近似量子多体状態のスペクトル分解を、ターゲットハミルトニアンの正確な固有状態に変換することに焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467574
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- Abstract: In the pursuit of numerically identifying the ground state of quantum many-body systems, approximate quantum wavefunction ansatzes are commonly employed. This study focuses on the spectral decomposition of these approximate quantum many-body states into exact eigenstates of the target Hamiltonian. The energy spectral decomposition could reflect the intricate physics at the interplay between quantum systems and numerical algorithms. Here we examine various parameterized wavefunction ansatzes constructed from neural networks, tensor networks, and quantum circuits, employing differentiable programming to numerically approximate ground states and imaginary-time evolved states. Our findings reveal a consistent exponential decay pattern in the spectral contributions of approximate quantum states across different ansatzes, optimization objectives, and quantum systems, characterized by small decay rates denoted as inverse effective temperatures. The effective temperature is related to ansatz expressiveness and accuracy and shows phase transition behaviors in learning imaginary-time evolved states. The universal picture and unique features suggest the significance and potential of the effective temperature in characterizing approximate quantum states.
- Abstract（参考訳）: 量子多体系の基底状態を数値的に同定するために、近似量子波動関数のアンサーゼが一般的に用いられる。
本研究は、これらの近似量子多体状態のスペクトル分解を、ターゲットハミルトニアンの正確な固有状態に変換することに焦点を当てる。
エネルギースペクトル分解は、量子システムと数値アルゴリズムの相互作用における複雑な物理を反映することができる。
本稿では、ニューラルネットワーク、テンソルネットワーク、量子回路から構築された様々なパラメータ化波動関数アンサーゼを、数値的に近似された基底状態と仮想時間進化状態に微分可能プログラミングを用いて検討する。
本研究は, 異なるアンサーゼ, 最適化目的, および量子系の量子状態のスペクトル寄与において, 逆効果温度として表される小さな減衰速度を特徴とする一貫した指数的減衰パターンを明らかにした。
有効温度は、アンザッツ表現性と精度に関連し、仮想時間進化状態の学習における相転移挙動を示す。
普遍的な図形とユニークな特徴は、近似量子状態の特徴付けにおける有効温度の重要性とポテンシャルを示唆している。
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