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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Czischek, Stefanie [VerfasserIn]   i
 Pawlowski, Jan M. [VerfasserIn]   i
 Gasenzer, Thomas [VerfasserIn]   i
 Gärttner, Martin [VerfasserIn]   i
Titel:Sampling scheme for neuromorphic simulation of entangled quantum systems
Verf.angabe:Stefanie Czischek, Jan M. Pawlowski, Thomas Gasenzer, and Martin Gärttner
E-Jahr:2019
Jahr:13 November 2019
Umfang:14 S.
Fussnoten:Gesehen am 11.03.2020
Titel Quelle:Enthalten in: Physical review
Ort Quelle:Woodbury, NY : Inst., 2016
Jahr Quelle:2019
Band/Heft Quelle:100(2019,19) Artikel-Nummer 195120, 14 Seiten
ISSN Quelle:2469-9969
Abstract:Due to the complexity of the space of quantum many-body states, the computation of expectation values by statistical sampling is, in general, a hard task. Neural network representations of such quantum states, which can be physically implemented by neuromorphic hardware, could enable efficient sampling. A scheme is proposed that leverages this capability to speed up sampling from so-called neural quantum states encoded by a restricted Boltzmann machine. Due to the complex network parameters, a direct hardware implementation is not feasible. We overcome this problem by considering a phase-reweighting scheme for sampling expectation values of observables. Applying our method to a set of paradigmatic entangled quantum states we find that, in general, the phase-reweighted sampling is subject to a form of sign problem, which renders the sampling computationally costly. The use of neuromorphic chips could allow reducing computation times and thereby extend the range of tractable system sizes.
DOI:doi:10.1103/PhysRevB.100.195120
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Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.1103/PhysRevB.100.195120
 Volltext: https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevB.100.195120
 DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevB.100.195120
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1692290495
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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