論文の概要: Improved Ground State Estimation in Quantum Field Theories via Normalising Flow-Assisted Neural Quantum States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12128v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 18:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.28444
• Title: Improved Ground State Estimation in Quantum Field Theories via Normalising Flow-Assisted Neural Quantum States
• Title（参考訳）: 正規化フローアシスト型ニューラル量子状態による量子場理論の基底状態推定の改善
• Authors: Vishal S. Ngairangbam, Michael Spannowsky, Timur Sypchenko,
• Abstract要約: ニューラル量子状態(NQS)を正規化フローベースサンプリング器で拡張するハイブリッド変分フレームワークを提案する。 提案手法は,ヒルベルト空間の離散化された振幅支持部分空間を対象とする連続流れモデルを学習することにより,サンプルタスクを変分アンサッツから分離する。
• 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 propose a hybrid variational framework that enhances Neural Quantum States (NQS) with a Normalising Flow-based sampler to improve the expressivity and trainability of quantum many-body wavefunctions. Our approach decouples the sampling task from the variational ansatz by learning a continuous flow model that targets a discretised, amplitude-supported subspace of the Hilbert space. This overcomes limitations of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) and autoregressive methods, especially in regimes with long-range correlations and volume-law entanglement. Applied to the transverse-field Ising model with both short- and long-range interactions, our method achieves comparable ground state energy errors with state-of-the-art matrix product states and lower energies than autoregressive NQS. For systems up to 50 spins, we demonstrate high accuracy and robust convergence across a wide range of coupling strengths, including regimes where competing methods fail. Our results showcase the utility of flow-assisted sampling as a scalable tool for quantum simulation and offer a new approach toward learning expressive quantum states in high-dimensional Hilbert spaces.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,量子多体波動関数の表現性と訓練性を向上させるために,正規化フローベースサンプリング器を用いてニューラル量子状態(NQS)を向上させるハイブリッド変分フレームワークを提案する。 提案手法は,ヒルベルト空間の離散化された振幅支持部分空間を対象とする連続流れモデルを学習することにより,サンプルタスクを変分アンサッツから分離する。 これはマルコフ・チェイン・モンテカルロ(MCMC)と自己回帰法の制限を克服し、特に長距離相関と体積法的絡み合いを持つ体制においてである。 短距離および長距離の両方の相互作用を持つ横場イジングモデルに適用し, 自己回帰NQSよりも高いエネルギー, 最先端の行列積状態と同等の基底状態エネルギー誤差を実現する。 最大50スピンの系では、競合する手法が失敗するレギュレーションを含む、幅広い結合強度にわたる高精度かつ堅牢な収束を示す。 本研究は,高次元ヒルベルト空間における表現型量子状態の学習に向けた新しいアプローチを提案する。

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