論文の概要: Discovering hydrodynamic equations of many-body quantum systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02385v1
- Date: Wed, 3 Nov 2021 17:55:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-09 06:39:49.651651
- Title: Discovering hydrodynamic equations of many-body quantum systems
- Title（参考訳）: 多体量子系の流体力学方程式の発見
- Authors: Yaroslav Kharkov, Oles Shtanko, Alireza Seif, Przemyslaw Bienias,
Mathias Van Regemortel, Mohammad Hafezi, and Alexey V. Gorshkov
- Abstract要約: 利用可能な限られたデータから有効な方程式を自動発見するための新しい機械学習フレームワークを開発する。
我々は、既知の流体力学方程式を再現し、新しい方程式を著しく発見し、その導出を提供する。
我々の手法は、非摂動状態における量子材料と量子シミュレータの性質を研究するための新しい解釈可能な方法を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Simulating and predicting dynamics of quantum many-body systems is extremely
challenging, even for state-of-the-art computational methods, due to the spread
of entanglement across the system. However, in the long-wavelength limit,
quantum systems often admit a simplified description, which involves a small
set of physical observables and requires only a few parameters such as sound
velocity or viscosity. Unveiling the relationship between these hydrodynamic
equations and the underlying microscopic theory usually requires a great effort
by condensed matter theorists. In the present paper, we develop a new
machine-learning framework for automated discovery of effective equations from
a limited set of available data, thus bypassing complicated analytical
derivations. The data can be generated from numerical simulations or come from
experimental quantum simulator platforms. Using integrable models, where direct
comparisons can be made, we reproduce previously known hydrodynamic equations,
strikingly discover novel equations and provide their derivation whenever
possible. We discover new hydrodynamic equations describing dynamics of
interacting systems, for which the derivation remains an outstanding challenge.
Our approach provides a new interpretable method to study properties of quantum
materials and quantum simulators in non-perturbative regimes.
- Abstract（参考訳）: 量子多体系の力学のシミュレーションと予測は、システム全体に絡み合いが広がるため、最先端の計算方法であっても極めて困難である。
しかし、長波長の限界において、量子系は単純な記述をしばしば認めており、これは物理観測可能な小さな集合を含み、音速や粘性などのパラメータしか必要としない。
これらの流体力学方程式と基礎となる顕微鏡理論の関係を明らかにするには、通常、凝縮物質論者による多大な努力が必要である。
本稿では,限られたデータ集合から有効方程式の自動発見を行うための新しい機械学習フレームワークを開発し,複雑な解析的導出を回避した。
データは数値シミュレーションから生成するか、実験的な量子シミュレータプラットフォームから生成することができる。
直接比較できる可積分モデルを用いて、既知の流体力学方程式を再現し、新しい方程式を著しく発見し、可能な限り導出する。
相互作用系の力学を記述する新しい流体力学方程式を発見し,その導出は依然として顕著な課題である。
本手法は, 量子材料と量子シミュレータの特性を非摂動論的に研究するための新しい解釈可能な手法である。
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