AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Fisika kuantum & komputasi kuantum · arXiv · 2026-10-21
Keadaan Hall Kuantum Pecahan Berbasis Jaringan Saraf dengan Faktor Matriks Pasangan Orbital yang Dapat Dipelajari: Menyeimbangkan Prior Fisika dan Fleksibilitas
Judul asli: Neural Network Fractional Quantum Hall States with Learnable Orbital Pair Matrix Factors: Balancing Physical Priors and Flexibility
Keadaan Hall kuantum pecahan berbasis jaringan saraf menjanjikan dapat menangkap pencampuran tingkat Landau, tetapi menggabungkan prior fisika sulit diselaraskan dengan fleksibilitas jaringan. Ansatz faktor matriks pasangan orbital (MHPO-M) yang diusulkan menggantikan struktur Laughlin yang tetap dengan faktor pasangan yang dapat dipelajari yang bergantung pada konfigurasi elektron sekaligus orbital. Pada ν=1/5, 1/3, dan 2/5, ansatz ini mencapai energi variasi terendah di antara varian yang diuji, dan pembacaan orbital terfaktorisasi memungkinkan penskalaan hingga 35 elektron dengan energi yang kompetitif terhadap tren yang disimpulkan dari diagonalisasi eksak tiga-LL.