Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Neural network quantum states analysis of the Shastry-Sutherland model

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378271%3A_____%2F23%3A00580185" target="_blank" >RIV/68378271:_____/23:00580185 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216208:11320/23:10473725

  • Výsledek na webu

    <a href="https://hdl.handle.net/11104/0348949" target="_blank" >https://hdl.handle.net/11104/0348949</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.21468/SciPostPhysCore.6.4.088" target="_blank" >10.21468/SciPostPhysCore.6.4.088</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Neural network quantum states analysis of the Shastry-Sutherland model

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We utilize neural network quantum states (NQS) to investigate the ground state properties of the Heisenberg model on a Shastry-Sutherland lattice using the variational Monte Carlo method. We show that already relatively simple NQSs can be used to approximate the ground state of this model in its different phases and regimes. We first compare several types of NQSs with each other on small lattices and benchmark their variational energies against the exact diagonalization results. We argue that when precision, generality, and computational costs are taken into account, a good choice for addressing larger systems is a shallow restricted Boltzmann machine NQS. We then show that such NQS can describe the main phases of the model in zero magnetic field. Moreover, NQS based on a restricted Boltzmann machine correctly describes the intriguing plateaus forming in magnetization of the model as a function of increasing magnetic field.n

  • Název v anglickém jazyce

    Neural network quantum states analysis of the Shastry-Sutherland model

  • Popis výsledku anglicky

    We utilize neural network quantum states (NQS) to investigate the ground state properties of the Heisenberg model on a Shastry-Sutherland lattice using the variational Monte Carlo method. We show that already relatively simple NQSs can be used to approximate the ground state of this model in its different phases and regimes. We first compare several types of NQSs with each other on small lattices and benchmark their variational energies against the exact diagonalization results. We argue that when precision, generality, and computational costs are taken into account, a good choice for addressing larger systems is a shallow restricted Boltzmann machine NQS. We then show that such NQS can describe the main phases of the model in zero magnetic field. Moreover, NQS based on a restricted Boltzmann machine correctly describes the intriguing plateaus forming in magnetization of the model as a function of increasing magnetic field.n

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10302 - Condensed matter physics (including formerly solid state physics, supercond.)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Scipost Physics Core

  • ISSN

    2666-9366

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    6

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    31

  • Strana od-do

    088

  • Kód UT WoS článku

    001133004500001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85182346560