論文の概要: Simulating Correlated Electrons with Symmetry-Enforced Normalizing Flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17015v1
- Date: Fri, 20 Jun 2025 14:13:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.478118
- Title: Simulating Correlated Electrons with Symmetry-Enforced Normalizing Flows
- Title（参考訳）: 対称性強化正規化流れによる相関電子のシミュレーション
- Authors: Dominic Schuh, Janik Kreit, Evan Berkowitz, Lena Funcke, Thomas Luu, Kim A. Nicoli, Marcel Rodekamp,
- Abstract要約: 正規化フローはフェルミオンハバードモデルのボルツマン分布を正確に学習することができる。
ハイブリッドモンテカルロのような最先端の手法は、しばしば時間-連続限界に近いエルゴディディティの問題に悩まされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present the first proof of principle that normalizing flows can accurately learn the Boltzmann distribution of the fermionic Hubbard model - a key framework for describing the electronic structure of graphene and related materials. State-of-the-art methods like Hybrid Monte Carlo often suffer from ergodicity issues near the time-continuum limit, leading to biased estimates. Leveraging symmetry-aware architectures as well as independent and identically distributed sampling, our approach resolves these issues and achieves significant speed-ups over traditional methods.
- Abstract（参考訳）: グラフェンおよび関連物質の電子構造を記述するための鍵となる枠組みであるフェルミオンハバードモデルのボルツマン分布を,フローの正規化が正確に学習できるという,最初の原理の証明を示す。
ハイブリッドモンテカルロのような最先端の手法は、しばしば時間-連続限界に近いエルゴディディティの問題に悩まされ、偏りのある見積もりをもたらす。
対称性を意識したアーキテクチャと、独立かつ同一に分散したサンプリングを活用することで、これらの問題を解決し、従来の手法よりも大幅に高速化する。
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