Abordagem de "deep learning" para sistemas quânticos de muitos corpos

Julio Garcia Carvalho

presença constante.

Lisan Marcos Marques Durão

Olaya Pérez-Mon

Tesis doctoral con mención internacional

L. F. C. de Moraes

O objetivo deste trabalho é apresentar um método computacional para determinar propriedades físicas de sistemas quânticos de muitos corpos. A abordagem proposta foi um método de Aprendizado de Máquina para lidar com imagens, onde a entrada é o Hamiltoniano do sistema desejado. Nós treinamos uma Rede Neural Convolucional VGG-16 para prever a energia do estado fundamental e o emaranhamento entre pares de partículas, tal como medido pela negatividade, para o Hamiltonianano de um sistema quântico de spins-1/2. Os resultados preveem com boa precisão os valores da energia e o emaranhamento entre pares. Particularmente, podemos reduzir a dimensão do Hamiltoniano antes que ele passe pela rede. O método pode ser generalizado para propriedades físicas arbitrárias

Jaime Luis Cardoso da CRUZ FILHO

A transição entre as fases térmica e localizada de muitos corpos, transição térmico-MBL tem sido bastante estudada, nos últimos anos, através de várias abordagens e em vários sistemas. A fase localizada possui a característica de não ser descrita pela mecânica estatística de equilíbrio, isto é, quando um sistema encontra-se na fase localizada ele não termaliza. Nesse trabalho usamos alguns conceitos de informação quântica para analisar a transição térmico-MBL em sistemas de spin-1=2. Propomos o uso de funções de correlação de um e dois pontos para encontrar o ponto crítico de tal transição na cadeia de Heisenberg de spin-1=2. Mostramos que tal abordagem fornece resultados muito satisfatórios. Analisamos a influência das fases na dinâmica de tais correlações, e, por último, utilizamos a entropia de emaranhamento para analisar a transição térmico-MBL na cadeia de Ising organizada segundo grafos chimera. Esses últimos resultados são então formulados em termos de uma proposta experimental para o annealer quântico da DWave.

Wilkerson L. Andrade, Bruno Coitinho Araújo, Herman Martins Gomes +1 more