論文の概要: Holographic Quantum Transformer: A Generalist Neuro-Symbolic Architecture for Solving Frustrated Systems via Generative Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00398v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 03:50:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:07.708067
• Title: Holographic Quantum Transformer: A Generalist Neuro-Symbolic Architecture for Solving Frustrated Systems via Generative Attention
• Title（参考訳）: ホログラフィック量子変換器:生成注意によるフラストレーション系解法のための一般神経シンボリックアーキテクチャ
• Abstract要約: 物理に着想を得た生成アーキテクチャであるホログラフィック量子変換器(HQT)を導入し,グローバルな自己アテンションを利用して非局所的な絡み合いのパターンを解決する。 本研究は,伝送可能量子シミュレーションのスケーラブルなパラダイムとして,生成的注意を定めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.340988892399512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating two-dimensional frustrated quantum matter is a grand challenge due to the sign problem and exponential Hilbert space complexity. In this work, we introduce the Holographic Quantum Transformer (HQT), a physics-inspired generative architecture that leverages global self-attention to resolve non-local entanglement patterns. We validate HQT on the square lattice $J_1-J_2$ Heisenberg model. On the heavily frustrated $8 \times 8$ lattice at the quantum critical point ($J_2=0.5$), HQT reaches a ground-state energy per site ($E/N$) of $\mathbf{-0.5001(1)}$, consistent with the expected finite-size scaling trend. Beyond numerical accuracy, HQT exhibits intrinsic physical awareness, autonomously recovering the underlying $J_2$ interaction geometry through interpretable attention maps. Our central contribution is ``Holographic Transfer", a zero-shot size-extrapolation protocol with rapid alignment: a model trained on $8 \times 8$ systems is directly projected onto larger $10 \times 10$ lattices via continuous positional-embedding interpolation and head re-initialization, achieving high-fidelity initialization and rapid convergence. This zero-shot protocol yields an energy of $E/N = \mathbf{-0.49782(3)}$, statistically consistent with the variational state of the art while requiring no from-scratch training on the target lattice. Our results establish generative attention as a scalable paradigm for transferable quantum simulation.
• Abstract（参考訳）: 二次元フラストレーション量子物質のシミュレーションは、符号問題と指数ヒルベルト空間の複雑さのために大きな課題である。 本研究では,物理に着想を得た生成アーキテクチャであるホログラフィック量子変換器(HQT)を導入し,グローバルな自己アテンションを利用して非局所的絡み込みパターンを解決する。 正方格子$J_1-J_2$Heisenbergモデル上でHQTを検証する。 量子臨界点 (J_2=0.5$) において、非常にフラストレーションの強い8 \times 8$ 格子に対して、HQT は、期待される有限サイズのスケーリングトレンドと一致して、サイト当たりの基底状態エネルギー (E/N$) を $\mathbf{-0.5001(1)} と到達する。 HQTは数値的精度の他に、本質的な物理的認識を示し、解釈可能なアテンションマップを通じて基礎となるJ_2$相互作用の幾何学を自律的に復元する。 8ドルシステムで訓練されたモデルは、連続的な位置埋め込みの補間と頭の再初期化を通じて、10ドル格子に直接投影され、高忠実な初期化と迅速な収束を達成する。 このゼロショットプロトコルは$E/N = \mathbf{-0.49782(3)}$のエネルギを出力し、ターゲット格子の非スクラッチトレーニングを必要とせず、統計的に変化状態と一致する。 本研究は, 伝送可能量子シミュレーションのスケーラブルなパラダイムとして, ジェネレーティブ・アテンションを確立した。

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