AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · क्वांटम भौतिकी और क्वांटम कंप्यूटिंग · arXiv · 2026-10-23

सूचना मिश्रण और पदानुक्रमित नेटवर्क आर्किटेक्चर के माध्यम से मापनीय न्यूरल तरंग फ़लन

मूल शीर्षक: Scalable Neural Wave Functions via Information Mixing and Hierarchical Network Architectures

क्वांटम बहु-कण प्रणालियों का अनुकरण करना कठिन है क्योंकि हिल्बर्ट स्पेस प्रणाली के आकार के साथ घातांकीय रूप से बढ़ता है। लेखकों ने द्वि-आयामी क्वांटम बहु-कण प्रणालियों की基底 अवस्थाओं पर एक न्यूरल तरंग फलन ansatz के रूप में MLP mixer का परीक्षण किया और उसकी तुलना RNN और Transformer से की। MLP mixer अत्याधुनिक मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन करता है, और Transformer के साथ इसका पदानुक्रमित संयोजन बड़े पैमाने की क्वांटम प्रणालियों के लिए अन्य अत्याधुनिक आर्किटेक्चर से बेहतर प्रदर्शन करता है।

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