論文の概要: Computing solutions of Schr\"odinger equations on unbounded domains- On
the brink of numerical algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16347v1
- Date: Fri, 30 Oct 2020 16:08:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 07:51:30.023847
- Title: Computing solutions of Schr\"odinger equations on unbounded domains- On
the brink of numerical algorithms
- Title(参考訳): 非有界領域におけるschr\"odinger方程式の計算解-数値アルゴリズムの応用-
- Authors: Simon Becker and Anders Hansen
- Abstract要約: 我々は、一般にアルゴリズムが存在しないことを実証し、計算可能な量子力学における問題の実質的な分類理論を導出する。
我々は、非有界領域上の離散NLS方程式の解は、アルゴリズムのランタイム上の一様境界で常に計算可能であることを示す。
我々の結果は、計算量子力学以上の意味を持ち、Solvability Complexity Index(SCI)階層とSmaleの計算数学の基礎に関するプログラムの一部である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We address the open problem of determining which classes of time-dependent
linear Schr\"odinger equations and focusing and defocusing cubic and quintic
non-linear Schr\"odinger equations (NLS) on unbounded domains that can be
computed by an algorithm. We demonstrate how such an algorithm in general does
not exist, yielding a substantial classification theory of which problems in
quantum mechanics that can be computed. Moreover, we establish classifications
on which problems that can be computed with a uniform bound on the runtime, as
a function of the desired $\epsilon$-accuracy of the approximation. This
include linear and nonlinear Schr\"odinger equations for which we provide
positive and negative results and conditions on both the initial state and the
potentials such that there exist computational (recursive) a priori bounds that
allow reduction of the IVP on an unbounded domain to an IVP on a bounded
domain, yielding an algorithm that can produce an $\epsilon$-approximation. In
addition, we show how no algorithm can decide, and in fact not verify nor
falsify, if the focusing NLS will blow up in finite time or not, yet, for the
defocusing NLS, solutions can be computed given mild assumptions on the initial
state and the potentials. Finally, we show that solutions to discrete NLS
equations (focusing and defocusing) on an unbounded domain can always be
computed with uniform bounds on the runtime of the algorithm. The algorithms
presented are not just of theoretical interest, but efficient and easy to
implement in applications. Our results have implications beyond computational
quantum mechanics and are a part of the Solvability Complexity Index (SCI)
hierarchy and Smale's program on the foundations of computational mathematics.
For example our results provide classifications of which mathematical problems
may be solved by computer assisted proofs.
- Abstract(参考訳): 時間依存線形Schr\"odinger方程式のどのクラスを定め、アルゴリズムで計算できる非有界領域上で立方体およびクインティックな非線形Schr\"odinger方程式(NLS)を焦点とデフォーカスする。
このようなアルゴリズムが一般に存在しないことを実証し、量子力学において計算可能な問題の実質的な分類理論を導出する。
さらに、所望の$\epsilon$-accuracy of the approximationの関数として、実行時に一様境界で計算できる問題を分類する。
これには、初期状態とポテンシャルの両方に正および負の結果と条件を提供し、非有界領域上の ivp を有界領域上の ivp に還元し、$\epsilon$-approximation を生成するアルゴリズムを与える計算的(再帰的)事前境界が存在するような、線形および非線形のschr\"odinger 方程式が含まれる。
さらに,NLS が有限時間で爆発するかどうかを検証・偽造するアルゴリズムが存在しないかを示すとともに,非破壊 NLS に対して,初期状態とポテンシャルについて軽度な仮定を条件として解を計算可能であることを示す。
最後に,非有界領域における離散的nls方程式(フォーカスとデフォーカス)の解は,アルゴリズムのランタイム上で常に一様境界で計算できることを示す。
提示されるアルゴリズムは理論上の関心だけでなく、アプリケーションの実装も効率的で容易である。
この結果は、計算量子力学を超えた意味を持ち、計算数学の基礎に関するソルバビリティ複雑性指数(sci)階層とsmaleのプログラムの一部である。
例えば,計算機支援による証明によって解くことができる数学的問題を分類する。
関連論文リスト
- Quantum and classical algorithms for nonlinear unitary dynamics [0.5729426778193399]
我々は$fracd|urangledtという形の非線形微分方程式に対する量子アルゴリズムを提案する。
また,Euler法に基づく古典的アルゴリズムを導入し,制限された場合の量子アルゴリズムへのコンパラブルなスケーリングを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T14:08:58Z) - A Catalyst Framework for the Quantum Linear System Problem via the Proximal Point Algorithm [9.804179673817574]
古典的近位点法(PPA)に着想を得た量子線形系問題(QLSP)に対する新しい量子アルゴリズムを提案する。
提案手法は,既存のtexttimattQLSP_solverを経由した修正行列の逆変換が可能なメタアルゴリズムとみなすことができる。
ステップサイズ$eta$を慎重に選択することにより、提案アルゴリズムは線形システムに対して、以前のアプローチの適用性を阻害する条件数への依存を軽減するために、効果的に事前条件を定めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T23:15:35Z) - When can you trust feature selection? -- I: A condition-based analysis
of LASSO and generalised hardness of approximation [49.1574468325115]
近似入力を読み取る際に、LASSOのミニミサの正しいサポートセットを(確率$>1/2$で)決定できないことを示す。
不適切な入力の場合、アルゴリズムは永遠に動作するので、間違った答えを出すことはない。
無限条件数を持つ点を含む開集合上で定義される任意のアルゴリズムに対して、アルゴリズムが永久に実行されるか、間違った解を生成するような入力が存在する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T18:29:01Z) - An Inexact Feasible Quantum Interior Point Method for Linearly
Constrained Quadratic Optimization [0.0]
量子線形システムアルゴリズム(QLSA)は、線形システムの解法に依存するアルゴリズムを高速化する可能性がある。
本研究では, 線形制約付き2次最適化問題の解法において, 実効性のないQIPM(Inexact-Feasible QIPM)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-13T01:36:13Z) - Complexity-Theoretic Limitations on Quantum Algorithms for Topological
Data Analysis [59.545114016224254]
トポロジカルデータ解析のための量子アルゴリズムは、古典的手法よりも指数関数的に有利である。
我々は、量子コンピュータにおいても、TDA(ベッチ数の推定)の中心的なタスクが難解であることを示します。
我々は、入力データが単純さの仕様として与えられると、指数的量子優位性を取り戻すことができると論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-28T17:53:25Z) - Adiabatic based Algorithm for SAT: a comprehensive algorithmic
description [2.2688530041645856]
量子近似は、解くべき問題を定義するハミルトニアンと混合ハミルトニアンとの交互性を利用する。
量子物理学で最初に定義された断熱定理は、シュリンガー方程式の解を計算することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T15:42:06Z) - First-Order Algorithms for Nonlinear Generalized Nash Equilibrium
Problems [88.58409977434269]
非線形一般化ナッシュ均衡問題(NGNEP)における平衡計算の問題を考える。
我々の貢献は、2次ペナルティ法と拡張ラグランジアン法に基づく2つの単純な一階アルゴリズムフレームワークを提供することである。
これらのアルゴリズムに対する漸近的理論的保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T00:11:05Z) - Polynomial unconstrained binary optimisation inspired by optical
simulation [52.11703556419582]
制約のないバイナリ最適化の問題を解決するために,光コヒーレントIsingマシンにヒントを得たアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムを既存のPUBOアルゴリズムに対してベンチマークし,その優れた性能を観察する。
タンパク質の折り畳み問題や量子化学問題へのアルゴリズムの適用は、PUBO問題による電子構造問題の近似の欠点に光を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T16:39:31Z) - The limits of min-max optimization algorithms: convergence to spurious
non-critical sets [82.74514886461257]
min-max最適化アルゴリズムは周期サイクルや同様の現象が存在するため、はるかに大きな問題に遭遇する。
問題のどの点も引き付けないアルゴリズムが存在することを示す。
ほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほぼほとんどである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T10:49:27Z) - Lagrangian Decomposition for Neural Network Verification [148.0448557991349]
ニューラルネットワーク検証の基本的なコンポーネントは、出力が取ることのできる値のバウンダリの計算である。
ラグランジアン分解に基づく新しい手法を提案する。
ランニングタイムのごく一部で、既成の解法に匹敵するバウンダリが得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T17:55:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。