論文の概要: Essentially No Energy Barrier Between Independent Fermionic Neural Quantum State Minima

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06939v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 14:58:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.077595
• Title: Essentially No Energy Barrier Between Independent Fermionic Neural Quantum State Minima
• Title（参考訳）: 独立性フェルミオン性ニューラル量子状態最小値間のエネルギー障壁は本質的にない
• Authors: David D. Dai, Marin Soljačić,
• Abstract要約: ニューラル量子状態(NQS)は、量子多体波動関数を表現するのに非常に効果的であることが証明されている。 ここでは,NQSロスランドスケープが従来考えられていたよりも良質で,従来の深層学習と類似していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural quantum states (NQS) have proven highly effective in representing quantum many-body wavefunctions, but their loss landscape remains poorly understood and debated. Here, we demonstrate that the NQS loss landscape is more benign and similar to conventional deep learning than previously thought, exhibiting mode connectivity: independently trained NQS are connected by paths in parameter space with essentially no energy barrier. To construct these paths, we develop GeoNEB, a path optimizer integrating efficient stochastic reconfiguration with the nudged elastic band method for constructing minimum energy paths. For the strongly interacting six-electron quantum dot modeled by a $1.6$M-parameter Psiformer, we find two independent minima with expected energy barrier $\sim10^{-5}$ times smaller than the system's overall energy scale and $\sim10^{-3}$ times smaller than the linear path's barrier. The path respects physical symmetry in addition to achieving low energy, with the angular momentum remaining well quantized throughout. Our work is the first to construct optimized paths between independently trained NQS, and it suggests that the NQS loss landscape may not be as pathological as once feared.
• Abstract（参考訳）: ニューラル量子状態(NQS)は、量子多体波動関数を表現するのに非常に効果的であることが証明されているが、その損失の状況はよく理解され議論されている。 ここでは,NQSの損失景観が従来考えられていたよりも良質で,従来の深層学習と類似していることを示し,モード接続性を示す。 これらの経路を構築するため,GeoNEBを開発した。これは,効率の良い確率再構成と,最小エネルギー経路を構築するための弾性バンド法を統合した経路最適化器である。 1.6$MのPsiformerでモデル化された強い相互作用を持つ6電子量子ドットの場合、期待されるエネルギー障壁が$\sim10^{-5} の2つの独立したミニマがシステム全体のエネルギースケールの$\sim10^{-3} の2倍、線形経路の障壁の$\sim10^{-3} の2倍小さい。 この経路は低エネルギーを達成することに加え、物理対称性を尊重し、角運動量は完全に量子化されている。 我々の研究は、独立に訓練されたNQS間で最適化されたパスを構築する最初のものである。

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