論文の概要: Neural Quantum States in Non-Stabilizer Regimes: Benchmarks with Atomic Nuclei

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28646v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 16:29:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.508842
• Title: Neural Quantum States in Non-Stabilizer Regimes: Benchmarks with Atomic Nuclei
• Title（参考訳）: 非安定化器レジームにおける神経量子状態:原子核とのベンチマーク
• Abstract要約: 目的状態の量子複雑性に関連して, ニューラル量子状態の性能について検討する。 一定数の構成の場合、非安定度が大きい状態は体系的に学習するのが困難である。 この結果は、非安定化剤性が、絡み合った状態におけるRAMの圧縮と表現効率を支配する主要な要因であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99844472131922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As neural networks are known to efficiently represent classes of tensor-network states as well as volume-law-entangled states, identifying which properties determine the representational capabilities of neural quantum states (NQS) remains an open question. We construct NQS representations of ground states of medium-mass atomic nuclei, which typically exhibit significant entanglement and non-stabilizerness, to study their performance in relation to the quantum complexity of the target state. Leveraging a second-quantized formulation of NQS tailored for nuclear-physics applications, we perform calculations in active orbital spaces using a restricted Boltzmann machine (RBM), a prototypical NQS ansatz. For a fixed number of configurations, we find that states with larger non-stabilizerness are systematically harder to learn, as evidenced by reduced accuracy. This finding suggests that non-stabilizerness is a primary factor governing the compression and representational efficiency of RBMs in entangled regimes, and motivates extending these studies to more sophisticated network architectures.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークはテンソル-ネットワーク状態のクラスや体積法則-絡み合った状態のクラスを効率的に表現することが知られているため、どの特性がニューラル量子状態(NQS)の表現能力を決定するかは未解決の問題である。 中質量原子核の基底状態のNQS表現は、典型的には大きな絡み合いと非安定化性を示し、ターゲット状態の量子的複雑さに関連してその性能を研究する。 核物理応用に適した第2量子化されたNQSの定式化を応用し、制限されたボルツマン機械(RBM)を用いて能動軌道空間で計算を行う。 一定数の構成の場合、精度の低下によって証明されるように、非安定度が大きい状態は体系的に学習が困難である。 この発見は、非安定化剤性が、絡み合った状態におけるRAMの圧縮と表現効率を規定する主要な要因であり、これらの研究をより洗練されたネットワークアーキテクチャに拡張する動機であることを示唆している。

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