論文の概要: Time-dependent variational principle for open quantum systems with
artificial neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00013v3
- Date: Thu, 2 Dec 2021 10:05:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 00:24:33.694374
- Title: Time-dependent variational principle for open quantum systems with
artificial neural networks
- Title（参考訳）: 人工ニューラルネットワークを用いたオープン量子系の時間依存性変動原理
- Authors: Moritz Reh, Markus Schmitt, Martin G\"arttner
- Abstract要約: 我々は、深部自己回帰ニューラルネットワークを用いたオープン量子多体系の力学をシミュレーションするための変分的アプローチを開発した。
我々は、最大40スピンの1次元と2次元の散逸性量子ハイゼンベルクモデルを解き、散逸の存在下での閉じ込め力学のシミュレーションにそれを適用することによって、我々のアプローチを説明する。
- 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 develop a variational approach to simulating the dynamics of open quantum
many-body systems using deep autoregressive neural networks. The parameters of
a compressed representation of a mixed quantum state are adapted dynamically
according to the Lindblad master equation by employing a time-dependent
variational principle. We illustrate our approach by solving the dissipative
quantum Heisenberg model in one and two dimensions for up to 40 spins and by
applying it to the simulation of confinement dynamics in the presence of
dissipation.
- Abstract（参考訳）: 我々は,深層自己回帰ニューラルネットワークを用いたオープン量子多体系のダイナミクスをシミュレートする変分的手法を開発した。
混合量子状態の圧縮表現のパラメータは、時間依存の変動原理を用いてリンドブラッドマスター方程式に従って動的に適応する。
我々は、最大40スピンの1次元と2次元の散逸性量子ハイゼンベルクモデルを解き、散逸の存在下での閉じ込め力学のシミュレーションに適用することによって、我々のアプローチを説明する。
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