Fugu-MT 論文翻訳(概要): Spacetime Neural Network for High Dimensional Quantum Dynamics

論文の概要: Spacetime Neural Network for High Dimensional Quantum Dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02200v1
Date: Wed, 4 Aug 2021 17:55:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-05 13:06:35.701689
Title: Spacetime Neural Network for High Dimensional Quantum Dynamics
Title（参考訳）: 高次元量子ダイナミクスのための時空ニューラルネットワーク
Authors: Jiangran Wang, Zhuo Chen, Di Luo, Zhizhen Zhao, Vera Mikyoung Hur, Bryan K. Clark
Abstract要約: 量子力学を解くために,2次最適化を用いた時空ニューラルネットワーク法を開発した。自己正規化された自己回帰型時空ニューラルネットワーク構築を用いたシュル・オーディンガー方程式の手法を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.30780557470232
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We develop a spacetime neural network method with second order optimization for solving quantum dynamics from the high dimensional Schr\"{o}dinger equation. In contrast to the standard iterative first order optimization and the time-dependent variational principle, our approach utilizes the implicit mid-point method and generates the solution for all spatial and temporal values simultaneously after optimization. We demonstrate the method in the Schr\"{o}dinger equation with a self-normalized autoregressive spacetime neural network construction. Future explorations for solving different high dimensional differential equations are discussed.
Abstract（参考訳）: 量子力学を高次元schr\"{o}dinger方程式から解くために,二階最適化を用いた時空ニューラルネットワーク法を開発した。標準の反復1次最適化と時間依存変分原理とは対照的に,提案手法は暗黙的中点法を用いて,最適化後に全ての空間値と時間値の解を同時生成する。自己正規化された自己回帰型時空ニューラルネットワーク構築を用いたシュルンディンガー方程式で本手法を実証する。異なる高次元微分方程式を解くための今後の研究について述べる。

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