論文の概要: When Less is More: Approximating the Quantum Geometric Tensor with Block Structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08430v1
- Date: Thu, 09 Oct 2025 16:44:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.208845
- Title: When Less is More: Approximating the Quantum Geometric Tensor with Block Structures
- Title(参考訳): 量子幾何学的テンソルをブロック構造で近似する
- Authors: Ahmedeo Shokry, Alessandro Santini, Filippo Vicentini,
- Abstract要約: ブロック対角量子幾何テンソルを導入し、K-FACのようなブロック構造フィッシャー法に類似したネットワーク層で計量を分割する。
ハイゼンベルクの実験と、J_1$-$J$モデルのフラストレーションは、より高速な収束、低エネルギー、安定性の向上を示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 43.39839287869652
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The natural gradient is central in neural quantum states optimizations but it is limited by the cost of computing and inverting the quantum geometric tensor, the quantum analogue of the Fisher information matrix. We introduce a block-diagonal quantum geometric tensor that partitions the metric by network layers, analogous to block-structured Fisher methods such as K-FAC. This layer-wise approximation preserves essential curvature while removing noisy cross-layer correlations, improving conditioning and scalability. Experiments on Heisenberg and frustrated $J_1$-$J_2$ models show faster convergence, lower energy, and improved stability.
- Abstract(参考訳): 自然勾配は神経量子状態最適化の中心であるが、計算コストとフィッシャー情報行列の量子アナログである量子幾何テンソルの反転によって制限される。
ブロック対角量子幾何テンソルを導入し、K-FACのようなブロック構造フィッシャー法に類似したネットワーク層で計量を分割する。
この層ワイド近似は、ノイズの多い層間相関を取り除き、条件付けとスケーラビリティを改善しながら、必須曲率を保存する。
ハイゼンベルクの実験と、J_1$-$J_2$モデルのフラストレーションは、より高速な収束、低エネルギー、安定性の向上を示している。
関連論文リスト
- Molecular Properties in Quantum-Classical Auxiliary-Field Quantum Monte Carlo: Correlated Sampling with Application to Accurate Nuclear Forces [1.2189422792863451]
我々は古典的補助場量子モンテカルロから量子古典(QCAFQMC)フレームワークへの相関サンプリングを拡張した。
我々は,N$ wave$と拡張線形H$_4$の力評価において,特に強い相関領域において,単一参照法よりも顕著に改善したことを示す。
また, この手法をMEA-CO$$炭素捕獲反応に適用し, 有効空間選択と整合影に量子情報メトリクスを用いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-23T23:51:10Z) - Quantum Spin Glass in the Two-Dimensional Disordered Heisenberg Model via Foundation Neural-Network Quantum States [0.0]
本稿では,最近導入されたファンデーションニューラルネットワーク量子状態フレームワークを用いて,結合障害を伴うフラストレーション量子ハイゼンベルクモデルについて検討する。
スピンガラス相が任意の有限温度で消失する古典的な場合とは異なり、量子ゆらぎに対して安定であることを示す説得力のある証拠が見つかる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-07T15:00:55Z) - Quantum channel for modeling spin-motion dephasing in Rydberg chains [44.99833362998488]
我々は、リドベルク相互作用を持つ中性原子鎖におけるスピンと運動自由度の結合から生じる散逸ダイナミクスをモデル化するための量子チャネルを導入する。
我々は,小システムの正確な対角化に対するアプローチの精度をベンチマークし,その妥当性と摂動的破壊の開始点を同定した。
次に、量子チャネルを適用して、正確に対角化することで、拡張されたリドベルク鎖の単一スピン励起の輸送中の忠実度損失を計算する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-30T17:37:38Z) - Enhancing Quantum Diffusion Models with Pairwise Bell State Entanglement [35.436358464279785]
本稿では、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイス向けに設計された新しい量子拡散モデルを提案する。
量子絡み合いと重ね合わせを利用して、このアプローチは量子生成学習を前進させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-24T20:14:57Z) - Non-adiabatic holonomies as photonic quantum gates [36.136619420474766]
単一量子ゲートとして使用できる非断熱ホロノミーの量子光学的実現について述べる。
構造物の非断熱性は、前例のない小型化の道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T16:44:45Z) - Scalable Imaginary Time Evolution with Neural Network Quantum States [0.0]
ニューラルネットワーク量子状態(NQS)としての量子波関数の表現は、多体量子系の基底状態を見つけるための強力な変分アンサッツを提供する。
我々は、計量テンソルの計算をバイパスするアプローチを導入し、代わりにユークリッド計量を用いた一階降下にのみ依存する。
我々は,NQSのエネルギーが減少するまで最適な時間ステップを決定し,目標を固定し,適応的に安定させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T12:26:43Z) - Quantum Gate Generation in Two-Level Open Quantum Systems by Coherent
and Incoherent Photons Found with Gradient Search [77.34726150561087]
我々は、非コヒーレント光子によって形成される環境を、非コヒーレント制御によるオープン量子系制御の資源とみなす。
我々は、ハミルトニアンにおけるコヒーレント制御と、時間依存デコヒーレンス率を誘導する散逸器における非コヒーレント制御を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-28T07:36:02Z) - Towards a Quantum Simulation of Nonlinear Sigma Models with a
Topological Term [0.0]
量子論は強い結合状態において質量を持たないことを示す。
また、ノイズの多い中間規模量子デバイス用に設計された現在の量子アルゴリズムの限界も強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T16:35:03Z) - Simulating the Mott transition on a noisy digital quantum computer via
Cartan-based fast-forwarding circuits [62.73367618671969]
動的平均場理論(DMFT)は、ハバードモデルの局所グリーン関数をアンダーソン不純物のモデルにマッピングする。
不純物モデルを効率的に解くために、量子およびハイブリッド量子古典アルゴリズムが提案されている。
この研究は、ノイズの多いデジタル量子ハードウェアを用いたMott相転移の最初の計算を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T17:32:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。