論文の概要: Estimation of the reduced density matrix and entanglement entropies using autoregressive networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04170v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 17:08:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.484833
• Title: Estimation of the reduced density matrix and entanglement entropies using autoregressive networks
• Title（参考訳）: 自己回帰ネットワークを用いた密度行列と絡み合いエントロピーの推定
• Authors: Piotr Białas, Piotr Korcyl, Tomasz Stebel, Dawid Zapolski,
• Abstract要約: 本稿では,自己回帰ニューラルネットワークの量子スピン鎖のモンテカルロシミュレーションへの応用について述べる。 我々は、連続スピンの条件確率を推定できるニューラルネットワークの階層を用いて、密度の低下した行列の要素を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an application of autoregressive neural networks to Monte Carlo simulations of quantum spin chains using the correspondence with classical two-dimensional spin systems. We use a hierarchy of neural networks capable of estimating conditional probabilities of consecutive spins to evaluate elements of reduced density matrices directly. Using the Ising chain as an example, we calculate the continuum limit of the ground state's von Neumann and R\'enyi bipartite entanglement entropies of an interval built of up to 5 spins. We demonstrate that our architecture is able to estimate all the needed matrix elements with just a single training for a fixed time discretization and lattice volume. Our method can be applied to other types of spin chains, possibly with defects, as well as to estimating entanglement entropies of thermal states at non-zero temperature.
• Abstract（参考訳）: 量子スピン鎖のモンテカルロシミュレーションにおける自己回帰型ニューラルネットワークの適用について,古典的2次元スピンシステムとの対応を利用して述べる。 我々は、連続スピンの条件確率を推定できるニューラルネットワークの階層を用いて、密度の低下した行列の要素を直接評価する。 一例として、イジング連鎖を用いて、基底状態のフォン・ノイマンとR\enyi bipartite entanglement Entropies の連続極限を最大5スピンの間隔で計算する。 我々のアーキテクチャは、固定時間離散化と格子体積の1つのトレーニングだけで、必要な行列要素をすべて見積もることができることを実証する。 本手法は,非ゼロ温度における熱状態のエンタングルメントエントロピーの推定にも適用可能である。

関連論文リスト

• Low-Temperature Gibbs States with Tensor Networks [0.0]
  本稿では,量子多体系の温度平衡状態を低温で近似するテンソルネットワーク手法を提案する。 木テンソルネットワークアンサッツ内でのアプローチを実証するが、他のテンソルネットワークにも拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T18:29:20Z)
• Learning Generalized Statistical Mechanics with Matrix Product States [41.94295877935867]
  本稿では,標準ギブズエントロピーの代わりにTsallisエントロピーを用いて定義された一般化自由エネルギーを最小化することにより,行列積状態に基づく変分アルゴリズムを導入する。 その結果,一般化された統計力学に関連する確率分布が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T18:30:45Z)
• Genus expansion for non-linear random matrix ensembles with applications to neural networks [3.801509221714223]
  本研究では,ある非線形ランダム行列アンサンブルと関連するランダムニューラルネットワークを統一的に研究する手法を提案する。 我々は、ファア・ディ・ブルーノの公式を任意の数の合成に一般化するニューラルネットワークに対して、新しい級数展開を用いる。 応用として、ランダムな重みを持つニューラルネットワークについて、いくつかの結果を証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T12:58:07Z)
• Rényi entanglement entropy of spin chain with Generative Neural Networks [0.0]
  スピン系のR'enyiエンタングルメントエントロピーを推定する手法について述べる。 これは、レプリカのトリックと、明確な確率推定を伴う生成ニューラルネットワークに基づいている。 一次元量子イジングスピン鎖上での本手法の実証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T11:44:54Z)
• Interacting chiral fermions on the lattice with matrix product operator norms [37.69303106863453]
  我々は格子上の相互作用するカイラルフェルミオンをシミュレートするハミルトン形式を開発する。 フェルミオン倍問題(fermion doubleling problem)は、半定ノルムを持つフォック空間を構成することによって回避される。 自由模型のスケーリング限界がカイラルフェルミオン場を回復することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:46:12Z)
• 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)
• Robust Extraction of Thermal Observables from State Sampling and Real-Time Dynamics on Quantum Computers [49.1574468325115]
  我々は、状態の密度、特にその非負性性に制約を課す手法を導入し、この方法で、ノイズのある時系列からボルツマン重みを確実に抽出できることを示す。 本研究により,今日の量子コンピュータにおける時系列アルゴリズムの実装により,多体量子系の有限温度特性の研究が可能となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T18:00:05Z)
• Regularized scheme of time evolution tensor network algorithms [0.0]
  量子格子系の時間発展をシミュレートするために正規化分解法を提案する。 プロパゲーターの結果として生じるコンパクト構造は、高階ベーカー・カンベル・ハウスドルフ級数を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-06T03:38:37Z)
• Quantitative Propagation of Chaos for SGD in Wide Neural Networks [39.35545193410871]
  本稿では,SGD(Gradient Descent)の連続時間動作の制限挙動について検討する。 本研究では, この連続時間力学によって定義される粒子系に対して, 異なるシナリオ下での「カオスの伝播」を示す。 最小化問題の暗黙的な正則化版に対応する2つの平均場限界を求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T12:55:21Z)
• Solving frustrated Ising models using tensor networks [0.0]
  無限テンソルネットワーク % の観点でフラストレーションのあるイジングモデルを研究するための枠組みを開発する。 共有結合の重みを含むクラスタの選択を最適化することは、テンソルネットワークの収縮性にとって重要であることを示す。 本手法は, フラストレーションを施したイジングスピン系の残留エントロピーを, 次ネスト近傍の相互作用を持つ加ごめ格子上で計算することにより, 有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T12:39:42Z)

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。