L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique quantique et informatique quantique · arXiv · 2026-10-23
Fonctions d'onde neuronales évolutives via le mélange d'informations et des architectures de réseau hiérarchiques
Titre original: Scalable Neural Wave Functions via Information Mixing and Hierarchical Network Architectures
La simulation des systèmes quantiques à plusieurs corps est difficile, car l'espace de Hilbert croît de façon exponentielle avec la taille du système. Les auteurs testent un MLP mixer comme ansatz de fonction d'onde neuronale sur les états fondamentaux de systèmes quantiques à plusieurs corps bidimensionnels, en le comparant aux RNN et aux Transformers. Le MLP mixer obtient des performances compétitives face aux modèles de pointe, et une combinaison hiérarchique avec un Transformer surpasse les autres architectures de pointe pour les systèmes quantiques de grande taille.