비헐리시안 이징 체인의 다체 신경망 파동함수

초록

본 논문은 PT 대칭을 갖는 비헐리시안 1차원 이징 체인의 바닥 상태를 세 종류의 신경망(리커런트 NN, 제한 볼츠만 머신, 다층 퍼셉트론)으로 표현하고, 변분 몬테카를로(VMC) 기법을 통해 정확히 재현한다. 작은 시스템에서는 정확대각화와 일치하고, 큰 시스템에서는 RNN이 우수하지만 전이학습을 이용하면 RBM·MLP도 경쟁력을 갖는다.

상세 분석

이 연구는 비헐리시안 양자역학, 특히 PT‑대칭을 가진 이징 모델에 신경망 기반 변분 방법을 적용한 최초 사례 중 하나이다. 모델은 J=1, 복소 스태거드 전이장 g=η+iξ를 서브격자 A와 B에 각각 적용한 1차원 TFIM으로, PT 연산자와의 교환 관계