人工ニューラルネットワークによる二次元における量子多体動力学【JST・京大機械翻訳】

Schmitt Markus; Heyl Markus

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217061870125 整理番号：22P0093938

人工ニューラルネットワークによる二次元における量子多体動力学【JST・京大機械翻訳】

Quantum many-body dynamics in two dimensions with artificial neural networks

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発行年： 2019年12月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

孤立量子物質における非平衡実時間発展の効率的な数値シミュレーションは,現在の計算法のための重要課題を構成する。これは特に2つの空間次元の領域にあり,その実験的探索は現在,量子シミュレータにおける強い努力で追求されている。本研究では,量子多体波動関数の最近導入された人工ニューラルネットワーク符号化に基づく多目的で効率的な機械学習ヒントを得た。著者らは,時間発展のシミュレーションのためのいくつかの重要課題を同定し,解決し,それは,以前,大きなシステムおよび長時間動力学の正確な記述に,著しい制限を与えた。コンクリート例として,最近,Rydberg原子の系で実験的に実現されるように,パラダイム2次元横場Isingモデルの動力学を研究した。広範囲のパラメータにわたる非平衡実時間発展の計算,例えば,強磁性秩序の崩壊と復活振動を観測し,到達時間スケールが最先端のテンソルネットワーク法の性能と同等かそれを超えることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

統計力学一般,多体問題 , 人工知能 , 量子力学一般 , 格子理論

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