論文の概要: Operator Lanczos Approach enabling Neural Quantum States as Real-Frequency Impurity Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08624v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 14:10:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.987965
• Title: Operator Lanczos Approach enabling Neural Quantum States as Real-Frequency Impurity Solvers
• Title（参考訳）: 実周波数不純物解法としてのニューラル量子状態を実現する演算子Laczosアプローチ
• Authors: Jonas B. Rigo, Markus Schmitt,
• Abstract要約: ニューラル量子状態(NQS)に基づく実周波数不純物解法を提案する。 我々はこの能力を利用して、システマティックに実装可能なSegmented Commutator Operator-Lanczos構成を用いて、多軌道不純物問題を解決する。 単軌道アンダーソンモデルと多軌道ハバード・カナモリ不純物ハミルトニアンのベンチマークでは、ゼロ温度スペクトル関数と自己エネルギーを正確に解く能力と優れた基底状態精度が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To understand the intricate exchange between electrons of different bands in strongly correlated materials, it is essential to treat multi-orbital models accurately. For this purpose, dynamical mean-field theory (DMFT) provides an established framework, whose scope crucially hinges on the availability of efficient quantum impurity solvers. Here we present a real-frequency impurity solver based on neural quantum states (NQS) combined with an operator-Lanczos construction. NQS are an asymptotically unbiased variational ground-state ansatz that employs neural networks to capture long-range correlations on complicated graph structures. We leverage this ability to solve multi-orbital impurity problems using a systematically improvable Segmented Commutator Operator-Lanczos (SCOL) construction. Our benchmarks on both the single-orbital Anderson model and the multi-orbital Hubbard-Kanamori impurity Hamiltonian reveal excellent ground-state precision and the capacity to accurately resolve zero temperature spectral functions and self-energies. These results open avenues for extending DMFT to more challenging problems.
• Abstract（参考訳）: 強相関物質中の異なるバンドの電子間の複雑な交換を理解するためには、マルチ軌道モデルを正確に扱うことが不可欠である。 この目的のために、動的平均場理論(DMFT)は確立された枠組みを提供する。 本稿では,ニューラル量子状態(NQS)と演算子-ランチョス構成を組み合わせた実周波数不純物解法を提案する。 NQSは、ニューラルネットワークを用いて複雑なグラフ構造上の長距離相関をキャプチャする漸近的に偏りのない変動基底状態アンサッツである。 我々はこの能力を利用して、系統的に実装可能なSegmented Commutator Operator-Lanczos (SCOL) の構成を用いて、多軌道不純物問題を解決する。 単軌道アンダーソンモデルと多軌道ハバード・カナモリ不純物ハミルトニアンのベンチマークでは、ゼロ温度スペクトル関数と自己エネルギーを正確に解く能力と優れた基底状態精度が示された。 これらの結果はDMFTをより困難な問題に拡張するための道を開いた。

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