論文の概要: Deep Learning of Quantum Many-Body Dynamics via Random Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00352v4
- Date: Wed, 16 Nov 2022 10:09:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-01 21:42:20.183727
- Title: Deep Learning of Quantum Many-Body Dynamics via Random Driving
- Title(参考訳): ランダム駆動による量子多体ダイナミクスの深層学習
- Authors: Naeimeh Mohseni, Thomas F\"osel, Lingzhen Guo, Carlos
Navarrete-Benlloch, and Florian Marquardt
- Abstract要約: 量子多体系の力学を予測するための深層学習の力を示す。
ネットワークがトレーニングされたネットワークの3倍の速さで動的に外挿できることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural networks have emerged as a powerful way to approach many practical
problems in quantum physics. In this work, we illustrate the power of deep
learning to predict the dynamics of a quantum many-body system, where the
training is \textit{based purely on monitoring expectation values of
observables under random driving}. The trained recurrent network is able to
produce accurate predictions for driving trajectories entirely different than
those observed during training. As a proof of principle, here we train the
network on numerical data generated from spin models, showing that it can learn
the dynamics of observables of interest without needing information about the
full quantum state. This allows our approach to be applied eventually to actual
experimental data generated from a quantum many-body system that might be open,
noisy, or disordered, without any need for a detailed understanding of the
system. This scheme provides considerable speedup for rapid explorations and
pulse optimization. Remarkably, we show the network is able to extrapolate the
dynamics to times longer than those it has been trained on, as well as to the
infinite-system-size limit.
- Abstract(参考訳): ニューラルネットワークは、量子物理学における多くの実践的な問題にアプローチするための強力な方法として登場した。
本稿では,量子多体系のダイナミクスを予測するための深層学習のパワーについて述べる。
訓練されたリカレントネットワークは、訓練中に観測されたものとは全く異なる運転軌跡の正確な予測を生成することができる。
原理の証明として、スピンモデルから生成された数値データに基づいてネットワークをトレーニングし、完全な量子状態に関する情報を必要とせずに観測可能な関心のダイナミクスを学習できることを示す。
これにより、量子多体系から生成された実際の実験データに対して、システムの詳細な理解を必要とせずに、最終的に我々のアプローチを適用することができる。
この方式は、迅速な探索とパルス最適化に相当なスピードアップを提供する。
驚くべきことに、ネットワークは、トレーニングされたものよりも、無限のシステムサイズの限界まで、ダイナミクスを推定できる。
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