論文の概要: Many-body dynamics with explicitly time-dependent neural quantum states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11830v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 14:53:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:54:18.460221
- Title: Many-body dynamics with explicitly time-dependent neural quantum states
- Title(参考訳): 時間依存型神経量子状態を持つ多体ダイナミクス
- Authors: Anka Van de Walle, Markus Schmitt, Annabelle Bohrdt,
- Abstract要約: 時間依存型ニューラル量子状態(t-NQS)を導入する。
時間に依存しないパラメータの集合を1つに最適化し、時間に依存するシュリンガー方程式を全時間間隔で解く。
結果はt-NQSを強い相関系における量子力学を探索する強力なフレームワークとして確立する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Simulating the dynamics of many-body quantum systems is a significant challenge, especially in higher dimensions where entanglement grows rapidly. Neural quantum states (NQS) offer a promising tool for representing quantum wavefunctions, but their application to time evolution faces scaling challenges. We introduce the time-dependent neural quantum state (t-NQS), a novel approach incorporating explicit time dependence into the neural network ansatz. This framework optimizes a single, time-independent set of parameters to solve the time-dependent Schr\"odinger equation across an entire time interval. We detail an autoregressive, attention-based transformer architecture and techniques for extending the model's applicability. To benchmark and demonstrate our method, we simulate quench dynamics in the 2D transverse field Ising model and the time-dependent preparation of the 2D antiferromagnetic state in a Heisenberg model, demonstrating state of the art performance, scalability, and extrapolation to unseen intervals. These results establish t-NQS as a powerful framework for exploring quantum dynamics in strongly correlated systems.
- Abstract(参考訳): 多体量子系の力学をシミュレーションすることは、特に絡み合いが急速に大きくなる高次元において重要な課題である。
ニューラル量子状態(NQS)は量子波動関数を表現するための有望なツールであるが、時間進化への応用はスケーリングの課題に直面している。
本稿では,時間依存型ニューラル量子状態(t-NQS)を導入する。
このフレームワークは1つの時間に依存しないパラメータの集合を最適化し、時間に依存しないシュリンガー方程式を全時間間隔で解く。
自動回帰型アテンションベースのトランスフォーマーアーキテクチャと、モデルの適用性を高める技術について詳述する。
本研究では,2次元横磁場Isingモデルのクエンチダイナミクスと,ハイゼンベルクモデルにおける2次元反強磁性状態の時間依存性の準備をシミュレーションし,最先端性能,拡張性,外挿性を実証する。
これらの結果は、強相関系における量子力学を探索する強力なフレームワークとしてt-NQSを確立する。
関連論文リスト
- Large-scale stochastic simulation of open quantum systems [2.2627671295262215]
本稿では,大規模オープン量子系をシミュレーションするスケーラブルで恥ずかしい並列アルゴリズムであるテンソルジャンプ法(TJM)を紹介する。
この研究は、大規模オープン量子システムのシミュレーションにおける重要な一歩である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-29T19:00:00Z) - Time-dependent Neural Galerkin Method for Quantum Dynamics [42.81677042059531]
本稿では,グローバル・イン・タイムの変動原理に依存する量子力学の古典的計算手法を提案する。
本稿では,グローバルな量子クエンチを1次元および2次元のパラダイム的横フィールドイジングモデルでシミュレーションする手法の有効性を示す。
概して,本手法は,最先端の時間依存変分法と比較して,競合性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T13:48:54Z) - Neural Quantum Propagators for Driven-Dissipative Quantum Dynamics [0.0]
我々は、駆動散逸型量子力学を解く普遍的なニューラルネットワークフレームワークである、駆動型量子プロパゲータ(NQP)を開発した。
NQPは任意の初期量子状態を処理することができ、様々な外部フィールドに適応し、より短い時間窓で訓練された場合でも、長時間のダイナミクスをシミュレートすることができる。
スピンボソンモデルと3状態遷移ガンマモデルを用いて,本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T15:13:17Z) - Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。
量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T07:18:09Z) - Space-time correlations in monitored kinetically constrained discrete-time quantum dynamics [0.0]
我々は,Rydberg量子シミュレータに自然に実装された,運動的に制約された多体量子システムを示す。
非相関な無限温度平均定常状態を特徴とするにもかかわらず、ダイナミクスは高速かつ遅い時空領域の共存を示す。
我々の研究は、量子プロセッサやシミュレータにおける複雑な力学や集合現象を特徴づける手段として、離散時間オープン量子多体システムのための大規模な偏差フレームワークを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-19T10:24:07Z) - Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System
Size [67.09349921751341]
量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。
量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。
ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T19:00:04Z) - Dynamics with autoregressive neural quantum states: application to
critical quench dynamics [41.94295877935867]
本稿では、量子系の長時間のダイナミクスを安定的に捉えるための代替の汎用スキームを提案する。
二次元量子イジングモデルにおけるキブル・ズレーク機構の解明により,時間依存性のクエンチ力学にこのスキームを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-07T15:50:00Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T18:00:05Z) - Neural ODE Processes [64.10282200111983]
NDP(Neural ODE Process)は、Neural ODEの分布によって決定される新しいプロセスクラスである。
我々のモデルは,少数のデータポイントから低次元システムのダイナミクスを捉えることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T09:32:06Z) - Continuous-time dynamics and error scaling of noisy highly-entangling
quantum circuits [58.720142291102135]
最大21キュービットの雑音量子フーリエ変換プロセッサをシミュレートする。
我々は、デジタルエラーモデルに頼るのではなく、微視的な散逸過程を考慮に入れている。
動作中の消散機構によっては、入力状態の選択が量子アルゴリズムの性能に強い影響を与えることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T14:55:44Z) - Fast and differentiable simulation of driven quantum systems [58.720142291102135]
我々は、ダイソン展開に基づく半解析手法を導入し、標準数値法よりもはるかに高速に駆動量子系を時間発展させることができる。
回路QEDアーキテクチャにおけるトランスモン量子ビットを用いた2量子ゲートの最適化結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T21:43:38Z)
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。