論文の概要: QERNEL: a Scalable Large Electron Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26018v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 18:00:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.133026
• Title: QERNEL: a Scalable Large Electron Model
• Title（参考訳）: QERNEL: スケーラブルな大型電子モデル
• Abstract要約: 本稿では、パラメータ化された多電子ハミルトニアンの族を変動的に解く神経波動関数QERNELを紹介する。 我々はQERNELを半導体モアレヘテロ双層中の相互作用電子に適用し、最大150電子の系に対して単一の重み付きモデルを訓練する。 我々の研究は、モアレ量子材料の基礎モデルを確立し、固体の大規模電子モデルに向けたスケーラブルなアーキテクチャを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce QERNEL, a foundational neural wavefunction that variationally solves families of parameterized many-electron Hamiltonians and captures their ground states throughout parameter space within a single model. QERNEL combines FiLM-based parameter conditioning with scale-efficient architectural elements -- mixture of experts and grouped-query attention, substantially improving expressivity at low computational cost. We apply QERNEL to interacting electrons in semiconductor moiré heterobilayers, training a single weight-shared model for systems of up to 150 electrons. By solving the many-electron Schrödinger equation conditioned on moiré potential depth, QERNEL captures both quantum liquid and crystal states and discovers the sharp phase transition between them, marked by abrupt changes in interaction energy and charge density. Our work establishes a foundation model for moiré quantum materials and a scalable architecture toward a Large Electron Model for solids.
• Abstract（参考訳）: QERNELはパラメータ化された多電子ハミルトニアンの族を変動的に解き、パラメータ空間全体の基底状態を単一のモデルでキャプチャする基礎的神経波関数である。 QERNELは、FiLMベースのパラメータ条件付けとスケール効率の高いアーキテクチャ要素を組み合わせる。 我々はQERNELを半導体モアレヘテロ二層膜の相互作用電子に適用し、最大150電子の系に対して単一の重み付きモデルを訓練する。 モアレポテンシャル深さで条件付けられた多電子シュレーディンガー方程式を解くことで、QERNELは量子液体と結晶状態の両方を捕獲し、相互作用エネルギーと電荷密度の急激な変化によって特徴付けられる、それらの間の急激な相転移を発見する。 我々の研究は、モアレ量子材料の基礎モデルを確立し、固体の大規模電子モデルに向けたスケーラブルなアーキテクチャを構築した。

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