論文の概要: Machine Learning S-Wave Scattering Phase Shifts Bypassing the Radial Schr\"odinger Equation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16152v6
• Date: Fri, 11 Feb 2022 23:12:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 13:40:23.174006
• Title: Machine Learning S-Wave Scattering Phase Shifts Bypassing the Radial Schr\"odinger Equation
• Title（参考訳）: Radial Schr\"odinger方程式を経由したS波散乱位相シフトの機械学習
• Authors: Alessandro Romualdi and Gionni Marchetti
• Abstract要約: 本稿では, 畳み込みニューラルネットワークを用いて, 正確な散乱s波位相シフトを得られる機械学習モデルの実証を行う。 我々は、ハミルトニアンが物理的に動機づけられた記述子の構築において、いかにして指導原理として機能するかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a proof of concept machine learning model resting on a convolutional neural network capable to yield accurate scattering s-wave phase shifts caused by different three-dimensional spherically symmetric potentials at fixed collision energy thereby bypassing the radial Schr\"{o}dinger equation. In out work, we discuss how the Hamiltonian can serve as a guiding principle in the construction of a physically-motivated descriptor. The good performance, even in presence of bound states in the data sets, exhibited by our model that accordingly is trained on the Hamiltonian through each scattering potential, demonstrates the feasibility of this proof of principle.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元球対称電位の異なる3次元の衝突エネルギーで生じるs波位相シフトを高精度に再現できる畳み込みニューラルネットワークを用いた概念学習モデルの実証を行い,ラジアルschr\"{o}dinger方程式をバイパスする。 アウトワークでは、ハミルトニアンが物理的に動機づけられた記述子の構築において、いかにガイド原理として機能するかについて議論する。 それぞれの散乱ポテンシャルを通してハミルトニアンに訓練されたモデルによって示されるデータセットに境界状態が存在する場合でも、優れた性能は、この原理証明の可能性を示している。

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