論文の概要: Adiabatic transport of neural network quantum states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15030v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 18:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.333717
• Title: Adiabatic transport of neural network quantum states
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク量子状態の断熱輸送
• Authors: Matija Medvidović, Alev Orfi, Juan Carrasquilla, Dries Sels,
• Abstract要約: 本稿では,多体励起状態のニューラルネットワーク表現を構築するための第一原理法を提案する。 完全多体ギャップへの制御されたアクセスにより、臨界指数の正確な推定値が得られる。 逐次固有状態推定は完全に並列に実行でき、励起状態特性の正確なターゲティングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39998518782208786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational methods have offered controllable and powerful tools for capturing many-body quantum physics for decades. The recent introduction of expressive neural network quantum states has enabled the accurate representation of a broad class of complex wavefunctions for many Hamiltonians of interest. We introduce a first-principles method for building neural network representations of many-body excited states by adiabatically continuing eigenstates of simple Hamiltonians into the strongly correlated regime. With controlled access to the full many-body gap, we obtain accurate estimates of critical exponents. Successive eigenstate estimates can be run entirely in parallel, enabling precise targeting of excited-state properties without reference to the rest of the spectrum, opening the door to large-scale numerical investigations of universal properties of entire phases of matter.
• Abstract（参考訳）: 変分法は、何十年もの間、多体量子物理学を捉えるための制御可能で強力なツールを提供してきた。 最近の表現型ニューラルネットワーク量子状態の導入により、多くのハミルトニアンにとって、幅広い種類の複雑な波動関数の正確な表現が可能になった。 本稿では,多体励起状態のニューラルネットワーク表現を,単純なハミルトニアンの固有状態から強く相関した状態へ拡張することで構築する第一原理法を提案する。 完全多体ギャップへの制御されたアクセスにより、臨界指数の正確な推定値が得られる。 逐次固有状態推定は完全に並列に実行でき、スペクトルの残りの部分を参照せずに励起状態特性の正確なターゲティングを可能にし、物質の全相の普遍性に関する大規模数値的な研究への扉を開くことができる。

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