이 논문에서는 양자 다체계 물리학 시뮬레이션을 위한 새로운 모델인 ANTN(Autoregressive Neural TensorNet)을 제안한다. ANTN은 자동회귀 신경망(ARNN)과 텐서 네트워크(TN)의 장점을 결합한 것으로, 다음과 같은 특징을 가진다:
이 모델을 이용하여 양자 상태 학습 및 2D J1-J2 Heisenberg 모델의 기저 상태 계산을 수행하였다. 실험 결과, ANTN은 TN과 ARNN을 모두 능가하는 성능을 보였다. 특히 시스템 크기가 증가할수록 ANTN의 우수성이 두드러졌다. 이는 ANTN이 TN과 ARNN의 표현력을 모두 포괄하기 때문이다. 이 연구는 양자 다체계 물리학 시뮬레이션, 양자 기술 설계, 인공지능의 생성 모델링 등 다양한 분야에 새로운 기회를 제공할 것으로 기대된다.
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