用于量子长程模型的Transformer波函数
量子物理
2024-11-27 v2 统计力学
摘要
我们采用基于Vision Transformer( ViT)架构的神经网络架构来寻找量子长程模型的基态，具体为自旋1/2链的横向场 Ising 模型，在不同的相互作用制度下进行研究。凭借Transformer捕捉长程关联的能力，我们计算了该模型的完整相图和临界性质，分别针对铁磁和反铁磁情况。我们的结果表明， ViT在整个相图上保持高精度。我们将这些结果与文献中以前的数值研究进行比较，特别是表明 ViT的性能优于受限玻尔兹曼机类 ansatz。
关键词
引用
@article{arxiv.2407.04773,
title = {Transformer Wave Function for Quantum Long-Range models},
author = {Sebastián Roca-Jerat and Manuel Gallego and Fernando Luis and Jesús Carrete and David Zueco},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.04773},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 7 figures, 2 tables