論文の概要: Solving the Hubbard model with Neural Quantum States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02644v1
- Date: Thu, 03 Jul 2025 14:08:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.383387
- Title: Solving the Hubbard model with Neural Quantum States
- Title（参考訳）: ニューラル量子状態によるハバードモデルの解法
- Authors: Yuntian Gu, Wenrui Li, Heng Lin, Bo Zhan, Ruichen Li, Yifei Huang, Di He, Yantao Wu, Tao Xiang, Mingpu Qin, Liwei Wang, Dingshun Lv,
- Abstract要約: ダッピングされた2次元ハバードモデルに対する最先端結果について検討した。
NQSアンサッツの異なるアテンションヘッドは、異なるスケールで直接相関を符号化することができる。
我々の研究は、マルチフェミオンシステムに挑戦する強力なツールとしてNQSを確立します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.55653324211542
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid development of neural quantum states (NQS) has established it as a promising framework for studying quantum many-body systems. In this work, by leveraging the cutting-edge transformer-based architectures and developing highly efficient optimization algorithms, we achieve the state-of-the-art results for the doped two-dimensional (2D) Hubbard model, arguably the minimum model for high-Tc superconductivity. Interestingly, we find different attention heads in the NQS ansatz can directly encode correlations at different scales, making it capable of capturing long-range correlations and entanglements in strongly correlated systems. With these advances, we establish the half-filled stripe in the ground state of 2D Hubbard model with the next nearest neighboring hoppings, consistent with experimental observations in cuprates. Our work establishes NQS as a powerful tool for solving challenging many-fermions systems.
- Abstract（参考訳）: ニューラル量子状態(NQS)の急速な発展は、量子多体系を研究するための有望なフレームワークとして確立した。
本研究では,最先端のトランスフォーマーアーキテクチャを活用し,高効率な最適化アルゴリズムを開発することにより,高Tc超伝導の最小モデルであるドープ2次元(2次元)ハバードモデルの最先端結果を実現する。
興味深いことに、NQSアンサッツの異なるアテンションヘッドは、異なるスケールで直接相関を符号化することができ、強い相関系における長距離相関と絡み合いを捉えることができる。
これらの進歩により、2次元ハバード模型の基底状態に、隣り合う次のホッピングを持つ半充填ストライプが確立され、カップレートでの実験的観察と一致した。
我々の研究は、マルチフェミオンシステムに挑戦する強力なツールとしてNQSを確立します。
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