論文の概要: Instability of explicit time integration for strongly quenched dynamics with neural quantum states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17421v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 11:25:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.973347
- Title: Instability of explicit time integration for strongly quenched dynamics with neural quantum states
- Title（参考訳）: ニューラル量子状態を持つ強焼き入れ力学に対する明示的時間積分の不安定性
- Authors: Hrvoje Vrcan, Johan H. Mentink,
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた量子力学シミュレーションに現れる数値不安定性の源について検討する。
モンテカルロノイズの欠如による数値的な破壊につながるクエンチング強度を明らかにする。
我々は、ニューラルネットワーク量子状態による強い非平衡量子力学をシミュレートするための代替手法を開発する必要があると結論付けた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural quantum states have recently demonstrated significant potential for simulating quantum dynamics beyond the capabilities of existing variational ans\"atze. However, studying strongly driven quantum dynamics with neural networks has proven challenging so far. Here, we focus on assessing several sources of numerical instabilities that can appear in the simulation of quantum dynamics based on the time-dependent variational principle (TDVP) with the computationally efficient explicit time integration scheme. Using the restricted Boltzmann machine architecture, we compare solutions obtained by TDVP with analytical solutions and implicit methods as a function of the quench strength. Interestingly, we uncover a quenching strength that leads to a numerical breakdown in the absence of Monte Carlo noise, despite the fact that physical observables don't exhibit irregularities. This breakdown phenomenon appears consistently across several different TDVP formulations, even those that eliminate small eigenvalues of the Fisher matrix or use geometric properties to recast the equation of motion. We conclude that alternative methods need to be developed to leverage the computational efficiency of explicit time integration of the TDVP equations for simulating strongly nonequilibrium quantum dynamics with neural-network quantum states.
- Abstract（参考訳）: ニューラル量子状態は、最近、既存の変分 ans\atze の能力を超えた量子力学をシミュレートする重要な可能性を証明している。
しかし、ニューラルネットワークを用いた強い駆動量子力学の研究は、これまで難しいことが証明されている。
本稿では、時間依存変動原理(TDVP)と計算効率の良い明示時間積分法に基づいて、量子力学のシミュレーションに現れるいくつかの数値的不安定性の評価に焦点をあてる。
制限されたボルツマンマシンアーキテクチャを用いて、TDVPによって得られた解と解析解と暗黙の手法をクエンチ強度の関数として比較する。
興味深いことに、物理的な可観測物が不規則さを示さないにもかかわらず、モンテカルロノイズの欠如による数値的な破壊につながるクエンチング強度が明らかになった。
この分解現象は、フィッシャー行列の小さな固有値を取り除いたり、幾何学的性質を使って運動方程式を再キャストしたとしても、いくつかの異なるTDVP定式化に一貫して現れる。
我々は、ニューラルネットワーク量子状態による強い非平衡量子力学をシミュレートするために、TDVP方程式の明示的な時間積分の計算効率を活用するために、代替手法を開発する必要があると結論付けた。
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