論文の概要: Nuclear responses with neural-network quantum states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20195v1
- Date: Mon, 28 Apr 2025 18:57:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.644016
- Title: Nuclear responses with neural-network quantum states
- Title（参考訳）: ニューラルネットワーク量子状態による原子核反応
- Authors: Elad Parnes, Nir Barnea, Giuseppe Carleo, Alessandro Lovato, Noemi Rocco, Xilin Zhang,
- Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワーク量子状態とローレンツ積分変換技術を組み合わせた変分モンテカルロフレームワークを提案する。
光核の光吸収断面積に焦点をあて、数値的精度の高い技術に対するベンチマークが利用可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.902436796793616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a variational Monte Carlo framework that combines neural-network quantum states with the Lorentz integral transform technique to compute the dynamical properties of self-bound quantum many-body systems in continuous Hilbert spaces. While broadly applicable to various quantum systems, including atoms and molecules, in this initial application we focus on the photoabsorption cross section of light nuclei, where benchmarks against numerically exact techniques are available. Our accurate theoretical predictions are complemented by robust uncertainty quantification, enabling meaningful comparisons with experiments. We demonstrate that a simple nuclear Hamiltonian, based on a leading-order pionless effective field theory expansion and known to accurately reproduce the ground-state energies of nuclei with $A\leq 20$ nucleons also provides a reliable description of the photoabsorption cross section.
- Abstract（参考訳）: 我々は、連続ヒルベルト空間における自己有界量子多体系の力学特性を計算するために、ニューラルネットワーク量子状態とローレンツ積分変換技術を組み合わせた変分モンテカルロフレームワークを導入する。
原子や分子を含む様々な量子系に広く応用されるが、この最初の応用では光核の光吸収断面積に焦点が当てられ、数値的に正確な技術に対するベンチマークが利用できる。
我々の正確な理論的予測は、ロバストな不確実性定量化によって補完され、実験と有意義な比較を可能にする。
簡単な核ハミルトニアンは、前二階のピオンレス実効電場理論の展開に基づいて、原子核の基底状態エネルギーを$A\leq 20$核子で正確に再現することが知られているが、光吸収断面積の信頼性も示している。
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