Zobrazeno 1 - 10
of 211
pro vyhledávání: '"Roth, Christopher P."'
Simulating large, strongly interacting fermionic systems remains a major challenge for existing numerical methods. In this work, we present, for the first time, the application of neural quantum states - specifically, hidden fermion determinant state
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.10430
Publikováno v:
Phys. Rev. B 108, 054410 (2023)
We show that neural quantum states based on very deep (4--16-layered) neural networks can outperform state-of-the-art variational approaches on highly frustrated quantum magnets, including quantum-spin-liquid candidates. We focus on group convolution
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.07749
Autor:
Vicentini, Filippo, Hofmann, Damian, Szabó, Attila, Wu, Dian, Roth, Christopher, Giuliani, Clemens, Pescia, Gabriel, Nys, Jannes, Vargas-Calderon, Vladimir, Astrakhantsev, Nikita, Carleo, Giuseppe
Publikováno v:
SciPost Phys. Codebases 7 (2022)
We introduce version 3 of NetKet, the machine learning toolbox for many-body quantum physics. NetKet is built around neural-network quantum states and provides efficient algorithms for their evaluation and optimization. This new version is built on t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.10526
Autor:
Roth, Christopher, MacDonald, Allan H.
Neural networks are a promising tool for simulating quantum many body systems. Recently, it has been shown that neural network-based models describe quantum many body systems more accurately when they are constrained to have the correct symmetry prop
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2104.05085
Autor:
Roth, Christopher
Modeling quantum many-body systems is enormously challenging due to the exponential scaling of Hilbert dimension with system size. Finding efficient compressions of the wavefunction is key to building scalable models. Here, we introduce iterative ret
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.06228
We provide one of the first systematic assessments of the development and determinants of economic anxiety at the onset of the coronavirus pandemic. Using a global dataset on internet searches and two representative surveys from the US, we document a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.03848
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Colon, Chad M. *, Marshell, Ramey L., Roth, Christopher P., Farag, Ayman A., Iskandrian, Ami E., Hage, Fadi G.
Publikováno v:
In Journal of Nuclear Cardiology August 2021 28(4):1611-1620
