論文の概要: AI-enhanced Quantum Simulation of Schwinger Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20173v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 14:37:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 14:39:57.021633
• Title: AI-enhanced Quantum Simulation of Schwinger Model
• Title（参考訳）: シュウィンガーモデルのAIによる量子シミュレーション
• Authors: Ao-Ning Wang, Min-Quan He, Z. D. Wang,
• Abstract要約: 量子電気力学(QED)のシュウィンガーモデル(Schwinger Model)は、長い間、重要な物理現象を探索するための貴重な単純化モデルとして機能してきた。 本稿では,ニューラルネットワークファシリテーテッドインプリシット量子シミュレーション(NN-IQS)モデルを解として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Schwinger Model from Quantum Electrodynamics (QED) has long served as a valuable simplified model for exploring key physical phenomena in Quantum Chromodynamics (QCD)-a field rich with fundamental insights but is substantially more complex. While the phase diagram of the Schwinger Model bears extraordinary significance and remains challenging to investigate, recent progress on the model mainly focuses on detailed case studies. Here, we propose a model that we refer as the Neural Network Facilitated Implicit Quantum Simulation (NN-IQS) model as a solution. After training on limited discrete data points on the Schwinger Model phase diagram, the NN-IQS model allows quick generation of extra sample points over a continuous domain. The model can even generalize beyond its training range, maintaining robust performance in previously unexplored parameter space and system sizes.
• Abstract（参考訳）: 量子電気力学(QED)のシュウィンガーモデル(Schwinger Model)は、量子クロモダイナミックス(QCD)において重要な物理現象を探索する貴重な単純化モデルとして長年使われてきた。 シュウィンガー模型の位相図は非常に重要であり、研究が難しいが、最近の研究は、主に詳細なケーススタディに焦点を当てている。 本稿では,ニューラルネットワークファシリテーテッドインプリシット量子シミュレーション(NN-IQS)モデルを解として提案する。 シュウィンガーモデル位相図上の限られた離散データポイントを訓練した後、NN-IQSモデルは連続領域上の追加サンプルポイントを素早く生成することができる。 このモデルはトレーニング範囲を超えて一般化することができ、未探索のパラメータ空間とシステムサイズで堅牢な性能を維持することができる。

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