論文の概要: A Variance-Based Convergence Criterion in Neural Variational Monte Carlo for Quantum Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17490v2
• Date: Fri, 31 Oct 2025 09:43:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 15:46:17.747026
• Title: A Variance-Based Convergence Criterion in Neural Variational Monte Carlo for Quantum Systems
• Title（参考訳）: 量子システム用ニューラル変分モンテカルロにおける変分に基づく収束基準
• Authors: Huan-Chen Shi, Er-Liang Cui, Dan Zhou,
• Abstract要約: 変分モンテカルロにおけるニューラルウェーブ関数の最適化は、頑健な収束基準に決定的に依存する。 エネルギー分散を収束基準として利用する軽量で汎用的な解法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6161066669674776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The optimization of neural wave functions in variational Monte Carlo crucially relies on a robust convergence criterion. While the energy variance is theoretically a definitive measure, its practical application as a primary convergence criterion has been underexplored. In this work, we develop a lightweight, general-purpose solver that utilizes the energy variance as a convergence criterion. We apply it to several systems-including the harmonic oscillator, hydrogen atom, and charmonium hadron-for validating the variance as a reliable diagnostic, and using a empirical threshold $10^{-3}$ as the energy variance convergence values for performing rapid parameter scans to enable preliminary physical verification. To clarify the scope of our approach, we derive an inequality that delineates the limitations of variance-based optimization in nodal systems. Despite these limitations, the energy variance proves to be a highly valuable tool, guiding our solver to efficient and reliable results across a range of quantum problems.
• Abstract（参考訳）: 変分モンテカルロにおけるニューラルウェーブ関数の最適化は、頑健な収束基準に決定的に依存する。 エネルギー分散は理論的には決定的な尺度であるが、一次収束基準としての実用的応用は過小評価されている。 本研究では,エネルギー分散を収束基準として利用する軽量で汎用的な解法を開発する。 本研究では,高調波発振器,水素原子,アセトニウムハドロンを含む複数の系に適用し,この分散を信頼性診断として検証し,高速パラメータスキャンを行うためのエネルギー分散収束値として10^{-3}$を用いて予備的な物理検証を行う。 提案手法の適用範囲を明らかにするため, 非線形システムにおける分散に基づく最適化の限界を規定する不等式を導出する。 これらの制限にもかかわらず、エネルギー分散は極めて価値のあるツールであることが証明され、様々な量子問題において、解法を効率的かつ信頼性の高い結果へと導く。

関連論文リスト

• Robust Variational Ground-State Solvers via Dissipative Quantum Feedback Models [3.7346004746366384]
  本稿では,量子微分方程式によって支配されるオープン量子系の基底状態問題を解くための変分フレームワークを提案する。 散逸性量子光学系をパラメータ化することにより、その定常エネルギーを最小化し、ターゲットハミルトニアン基底状態を近似する。 このフレームワークは、空洞量子電磁力学(QED)やフォトニック結晶回路などの実験プラットフォームと互換性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-26T15:28:35Z)
• Grassmann Variational Monte Carlo with neural wave functions [45.935798913942904]
  ヒルベルト空間のグラスマン幾何学の観点から、Pfau et al.citepfau2024accurateによって導入された枠組みを定式化する。 正方格子上のハイゼンベルク量子スピンモデルに対する我々のアプローチを検証し、多くの励起状態に対して高精度なエネルギーと物理観測値を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-14T13:53:13Z)
• Multi-Photon Quantum Rabi Models with Center-of-Mass Motion [45.73541813564926]
  本稿では,多価ロンバダの原子を空洞内で記述するための厳密な第二量子化フレームワークを提案する。 このアプローチの重要な特徴は、ハミルトニアン平均化理論の原子場作用素への体系的応用である。 顕著な発見は、粒子-粒子相互作用の出現である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-07T09:50:48Z)
• Demonstration of a variational quantum eigensolver with a solid-state spin system under ambient conditions [15.044543674753308]
  量子シミュレータは、物理系の量子的性質を利用して別の物理系を研究する能力を提供する。 変分量子固有解法アルゴリズムは分子電子構造の研究に特に有望な応用である。 スピンベースの固体量子ビットは、長いデコヒーレンス時間と高忠実度量子ゲートの利点がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T09:17:06Z)
• Neutron-nucleus dynamics simulations for quantum computers [49.369935809497214]
  一般ポテンシャルを持つ中性子核シミュレーションのための新しい量子アルゴリズムを開発した。 耐雑音性トレーニング法により、ノイズの存在下でも許容される境界状態エネルギーを提供する。 距離群可換性(DGC)と呼ばれる新しい可換性スキームを導入し、その性能をよく知られたqubit-commutativityスキームと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:33:48Z)
• 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)
• Universality of critical dynamics with finite entanglement [68.8204255655161]
  臨界近傍の量子系の低エネルギー力学が有限絡みによってどのように変化するかを研究する。 その結果、時間依存的臨界現象における絡み合いによる正確な役割が確立された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T19:23:54Z)
• Finite-size criticality in fully connected spin models on superconducting quantum hardware [0.0]
  我々は,完全連結スピンの量子臨界挙動を検出するために,量子アルゴリズムによって提供される新しい資源を利用する。 超伝導トランスモン量子ビット上で動作する変分アルゴリズムに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T16:00:34Z)
• Benchmarking adaptive variational quantum eigensolvers [63.277656713454284]
  VQEとADAPT-VQEの精度をベンチマークし、電子基底状態とポテンシャルエネルギー曲線を計算する。 どちらの手法もエネルギーと基底状態の優れた推定値を提供する。 勾配に基づく最適化はより経済的であり、勾配のない類似シミュレーションよりも優れた性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T19:52:04Z)
• Variational Monte Carlo calculations of $\mathbf{A\leq 4}$ nuclei with an artificial neural-network correlator ansatz [62.997667081978825]
  光核の基底状態波動関数をモデル化するためのニューラルネットワーク量子状態アンサッツを導入する。 我々は、Aleq 4$核の結合エネルギーと点核密度を、上位のピオンレス実効場理論から生じるものとして計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T14:52:28Z)

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。