Meta-variational quantum Monte Carlo
Meta-variational quantum Monte Carlo
复制标题
元变分量子蒙特卡罗
DOI：
10.1007/s42484-022-00094-w
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发表时间：
2023
影响因子：
4.8
通讯作者：
Veerapaneni, Shravan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhao, Tianchen;Stokes, James;Veerapaneni, Shravan
出于元强化学习（Meta-RL）和变分量子蒙特卡罗与无序之间的密切类比，我们提出了一个学习问题和相关的泛化概念，并应用于随机哈密顿描述的量子系统的基态确定。具体来说，我们详细阐述了（Zhao等人）将汉密尔顿无序解释为元强化学习代理的任务不确定性的提议。提出了一种与模型无关的元学习方法来解决相关的学习问题，并且在无序量子自旋系统中的数值实验表明，所得到的元变分蒙特卡罗加速了训练并提高了收敛能量。
Motivated by close analogies between meta-reinforcement learning (Meta-RL) and variational quantum Monte Carlo with disorder, we propose a learning problem and an associated notion of generalization, with applications in ground state determination for quantum systems described by random Hamiltonians. Specifically, we elaborate on a proposal of (Zhao et al. ) interpreting the Hamiltonian disorder as task uncertainty for a Meta-RL agent. A model-agnostic meta-learning approach is proposed to solve the associated learning problem and numerical experiments in disordered quantum spin systems indicate that the resulting meta-variational Monte Carlo accelerates training and improves converged energies.
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