基于无限投影纠缠对态与深度异常检测的无先验二维系统相图无监督映射
量子物理
2021-08-13 v2
摘要
我们展示了如何通过对无限投影纠缠对态模拟得到的基态应用深度异常检测,在无需任何先验物理知识的情况下绘制二维量子多体系统的相图。作为基准,我们分析了二维受阻双层层状海森堡模型的相图,该模型表现出一个二阶与两个一级量子相变。我们表明,为获得转变线的良好定性图像,使用高效简单的更新优化所得数据已足够。通过基于能量对基态进行后选,并以一次张量网络缩并的代价,结果可进一步改善。此外,我们展示了"更多训练数据带来更好结果"的箴言对于手头的学习任务并不成立,且原则上一个训练样本即足以完成该学习任务。这使神经网络优化对于这些学习任务的必要性受到质疑,并且我们表明,至少对于所采用的模型与数据,简单的几何分析已足够。
引用
@article{arxiv.2105.09089,
title = {Unsupervised mapping of phase diagrams of 2D systems from infinite projected entangled-pair states via deep anomaly detection},
author = {Korbinian Kottmann and Philippe Corboz and Maciej Lewenstein and Antonio Acín},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.09089},
year = {2021}
}
备注
Submission to SciPost; code and data available at https://github.com/Qottmann/anomaly-detection-PEPS