इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग, राइस यूनिवर्सिटी, ह्यूस्टन, टेक्सास 77005 यूएसए
भौतिकी विभाग, कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, पासाडेना, कैलिफोर्निया 91125, यूएसए
इंस्टीट्यूट फॉर क्वांटम इंफॉर्मेशन एंड मैटर और वाल्टर बर्क इंस्टीट्यूट फॉर थियोरेटिकल फिजिक्स, कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, पासाडेना, कैलिफोर्निया 91125, यूएसए
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सार
हालाँकि टेंसर नेटवर्क निम्न-आयामी क्वांटम भौतिकी के अनुकरण के लिए शक्तिशाली उपकरण हैं, लेकिन उच्च स्थानिक आयामों में टेंसर नेटवर्क एल्गोरिदम कम्प्यूटेशनल रूप से बहुत महंगे हैं। हम $textit{क्वांटम गेज नेटवर्क}$ पेश करते हैं: एक अलग प्रकार का टेंसर नेटवर्क ansatz जिसके लिए बड़े स्थानिक आयामों के लिए सिमुलेशन की गणना लागत स्पष्ट रूप से नहीं बढ़ती है। हम क्वांटम गतिकी के गेज चित्र से प्रेरणा लेते हैं, जिसमें अंतरिक्ष के प्रत्येक पैच के लिए एक स्थानीय तरंग फ़ंक्शन शामिल होता है, जिसमें एकात्मक कनेक्शन से संबंधित पड़ोसी पैच होते हैं। क्वांटम गेज नेटवर्क (क्यूजीएन) की संरचना एक समान होती है, स्थानीय तरंग कार्यों के हिल्बर्ट अंतरिक्ष आयामों को छोड़कर और कनेक्शन काट दिए जाते हैं। हम वर्णन करते हैं कि जेनेरिक वेवफंक्शन या मैट्रिक्स उत्पाद स्थिति (एमपीएस) से क्यूजीएन कैसे प्राप्त किया जा सकता है। $M$ के लिए किसी भी तरंग फ़ंक्शन के सभी $2k$-बिंदु सहसंबंध कार्यों को बॉन्ड आयाम $O(M^k)$ के साथ QGN द्वारा बिल्कुल एन्कोड किया जा सकता है। इसकी तुलना में, केवल $k=1$ के लिए, $2^{M/6}$ का तेजी से बड़ा बांड आयाम आम तौर पर एक एमपीएस क्वैबिट के लिए आवश्यक होता है। हम किसी भी स्थानिक आयाम में क्वांटम गतिशीलता के अनुमानित सिमुलेशन के लिए एक सरल क्यूजीएन एल्गोरिदम प्रदान करते हैं। अनुमानित गतिशीलता समय-स्वतंत्र हैमिल्टनवासियों के लिए सटीक ऊर्जा संरक्षण प्राप्त कर सकती है, और स्थानिक समरूपता भी सटीक रूप से बनाए रखी जा सकती है। हम तीन स्थानिक आयामों में फर्मिओनिक हैमिल्टनियन की क्वांटम क्वेंच का अनुकरण करके एल्गोरिदम को बेंचमार्क करते हैं।
[एम्बेडेड सामग्री]
लोकप्रिय सारांश
हमारा काम "क्वांटम गेज नेटवर्क" कहे जाने वाले एक नए वेवफंक्शन एंसैट्ज़ के अध्ययन की शुरुआत करता है। हम दिखाते हैं कि क्वांटम गेज नेटवर्क एक स्थानिक आयाम में टेंसर नेटवर्क से संबंधित हैं, लेकिन एल्गोरिदमिक रूप से सरल हैं और दो या दो से अधिक स्थानिक आयामों में संभावित रूप से अधिक कुशल हैं। क्वांटम गेज नेटवर्क क्वांटम यांत्रिकी की एक नई तस्वीर का उपयोग करते हैं, जिसे "गेज पिक्चर" कहा जाता है, जिसे चित्रित छवि में संक्षेप में वर्णित किया गया है। हम क्वांटम गेज नेटवर्क का उपयोग करके तरंग फ़ंक्शन के समय-विकास को लगभग अनुकरण करने के लिए एक सरल एल्गोरिदम प्रदान करते हैं। हम एल्गोरिदम को तीन स्थानिक आयामों में फर्मियन की एक प्रणाली पर बेंचमार्क करते हैं। टेंसर नेटवर्क का उपयोग करके त्रि-आयामी प्रणाली का अनुकरण करना बेहद चुनौतीपूर्ण होगा। हालाँकि, क्वांटम गेज नेटवर्क सिद्धांत को बेहतर ढंग से समझने और ग्राउंड स्टेट ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम जैसे अधिक एल्गोरिदम विकसित करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है।
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द्वारा उद्धृत
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