論文の概要: Neural Network-Augmented Pfaffian Wave-functions for Scalable Simulations of Interacting Fermions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10705v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 18:20:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.831367
• Title: Neural Network-Augmented Pfaffian Wave-functions for Scalable Simulations of Interacting Fermions
• Title（参考訳）: 相互作用するフェルミオンのスケーラブルシミュレーションのためのニューラルネットワークによるファフィアン波動関数
• Authors: Ao Chen, Zhou-Quan Wan, Anirvan Sengupta, Antoine Georges, Christopher Roth,
• Abstract要約: 本研究では,非対流相と超伝導相の両方を表す隠れフェルミオニアン状態 (HFPS) を提案する。 我々の数値実験では、HFPSは、魅力モデルと反発モデルの両方の異なる状態において、最先端の変動精度を提供する。 我々は,HFPSがs波とd波のペアリングの両方を捉えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46603287532620735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developing accurate numerical methods for strongly interacting fermions is crucial for improving our understanding of various quantum many-body phenomena, especially unconventional superconductivity. Recently, neural quantum states have emerged as a promising approach for studying correlated fermions, highlighted by the hidden fermion and backflow methods, which use neural networks to model corrections to fermionic quasiparticle orbitals. In this work, we expand these ideas to the space of Pfaffians, a wave-function that naturally expresses superconducting pairings, and propose the hidden fermion Pfaffian state (HFPS), which flexibly represents both unpaired and superconducting phases and scales to large systems with favorable asymptotic complexity. In our numerical experiments, HFPS provides state-of-the-art variational accuracy in different regimes of both the attractive and repulsive Hubbard models. We show that the HFPS is able to capture both s-wave and d-wave pairing, and therefore may be a useful tool for modeling phases with unconventional superconductivity.
• Abstract（参考訳）: 強相互作用するフェルミオンの正確な数値計算法を開発することは、様々な量子多体現象、特に非古典的超伝導の理解を改善するために重要である。 近年、ニューラルネットワークを用いてフェルミオン準粒子軌道の補正をモデル化する隠れフェルミオン法とバックフロー法によって強調された、相関するフェルミオンを研究するための有望なアプローチとして、神経量子状態が出現している。 本研究では、これらのアイデアを、自然に超伝導ペアリングを表現する波動関数であるPfaffianの空間に拡張し、未対流相と超伝導相の両方を柔軟に表現し、好適な漸近複雑性を持つ大規模システムにスケールする隠れフェルミオンPfaffian状態(HFPS)を提案する。 我々の数値実験では、HFPSは、魅力的なハバードモデルと反発的なハバードモデルの両方の異なる状態において、最先端の変動精度を提供する。 我々は,HFPSがs波とd波のペアリングの両方を捉えることができることを示す。

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