Machine learning out-of-equilibrium correlations in the Bose-Hubbard model
Notice bibliographique
Résumé
Calculating the out-of-equilibrium dynamics of many-body quantum systems theoretically is a challenging problem. Essentially exact results can be obtained for the out-of-equilibrium correlations in the Bose-Hubbard model in one dimension, but higher dimensions require approximate methods. One such method is the two-particle irreducible strong coupling (2PISC) approach [M. R. C. Fitzpatrick and M. P. Kennett, Nucl. Phys. B 930, 1 (2018)]. Calculations of the single-particle correlations using this method yield values of the velocity for correlation spreading that match well with exact methods in one dimension and experiments in one and two dimensions. However, the 2PISC method is less accurate for determining the amplitude of correlations, especially in the regime where interactions are not very strong. Viewing the calculation of the single-particle correlations as an image correction problem, we train a neural network (NN) to take input from the 2PISC approach to reproduce the output of exact diagonalization calculations. We show that the predictions of the NN improve on 2PISC results for parameters outside the training region. Our approach is not specific to the Bose-Hubbard model and may find application to the out-of-equilibrium dynamics of other quantum many-body systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».