Fugu-MT 論文翻訳(概要): When Less is More: Approximating the Quantum Geometric Tensor with Block Structures

論文の概要: When Less is More: Approximating the Quantum Geometric Tensor with Block Structures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08430v2
Date: Tue, 04 Nov 2025 10:31:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.479913
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。

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