論文の概要: Fermionic neural Gibbs states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04663v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 10:54:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:46.120281
• Title: Fermionic neural Gibbs states
• Title（参考訳）: フェルミオン性ニューラルギブズ状態
• Authors: Jannes Nys, Juan Carrasquilla,
• Abstract要約: 強相互作用するフェルミオンの有限温度特性をモデル化するための変分フレームワークであるフェルミオン型ニューラルギブス状態(fNGS)を導入する。 ドープFermi-Hubbardモデルを適用すると、fNGSは幅広い温度、相互作用強度、大規模なドーピングでも正確に熱エネルギーを再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.982187447690297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce fermionic neural Gibbs states (fNGS), a variational framework for modeling finite-temperature properties of strongly interacting fermions. fNGS starts from a reference mean-field thermofield-double state and uses neural-network transformations together with imaginary-time evolution to systematically build strong correlations. Applied to the doped Fermi-Hubbard model, a minimal lattice model capturing essential features of strong electronic correlations, fNGS accurately reproduces thermal energies over a broad range of temperatures, interaction strengths, even at large dopings, for system sizes beyond the reach of exact methods. These results demonstrate a scalable route to studying finite-temperature properties of strongly correlated fermionic systems beyond one dimension with neural-network representations of quantum states.
• Abstract（参考訳）: 強相互作用するフェルミオンの有限温度特性をモデル化するための変分フレームワークであるフェルミオン型ニューラルギブス状態(fNGS)を導入する。 fNGSは平均場-二重状態から始まり、ニューラルネットワーク変換と想像時間進化を併用して、強い相関関係を体系的に構築する。 強い電子相関の基本的な特徴を捉える最小格子モデルであるドープFermi-Hubbardモデルに適用すると、fNGSは、正確な方法の到達範囲を超えたシステムサイズに対して、幅広い温度、相互作用強度、さらには大規模なドーピングにおいても、熱エネルギーを正確に再現する。 これらの結果は、量子状態のニューラルネットワーク表現を用いて、1次元を超える強い相関を持つフェルミオン系の有限温度特性を研究するためのスケーラブルな経路を示す。

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