具有非阿贝尔或任意子对称性的量子态的受限玻尔兹曼机
强关联电子
2020-03-11 v2 无序系统与神经网络
量子物理
摘要
尽管人工神经网络近来已被证明为构造量子多体波函数提供了一种有前景的新框架，但由于基的依赖关系，用玻尔兹曼机对非阿贝尔对称性量子波函数进行参数化本质上会导致有偏结果。我们证明，通过在不可约表示的基而非自旋的基中进行采样，可克服此问题，相应的拟设尊重系统的非阿贝尔对称性。我们将该方法应用于寻找具有自旋半与自旋1自由度的一维反铁磁海森堡（AFH）模型的基态，并获得了比以 基作为神经网络输入时显著更高的精度。所提出的拟设可针对激发态，这通过计算 AFH 模型的能隙得以说明。我们还将该框架推广到任意子自旋链的情形。
引用
@article{arxiv.1905.06034,
title = {Restricted Boltzmann Machines for Quantum States with Nonabelian or Anyonic Symmetries},
author = {Tom Vieijra and Corneel Casert and Jannes Nys and Wesley De Neve and Jutho Haegeman and Jan Ryckebusch and Frank Verstraete},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.06034},
year = {2020}
}