論文の概要: Machine learning for excitation energy transfer dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11889v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 14:11:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 20:12:41.459752
• Title: Machine learning for excitation energy transfer dynamics
• Title（参考訳）: 励起エネルギー伝達ダイナミクスのための機械学習
• Authors: Kimara Naicker, Ilya Sinayskiy, Francesco Petruccione
• Abstract要約: 我々は、生物状態におけるオープン量子力学をシミュレートするために、階層的な運動方程式(HEOM)を用いる。 我々は、光収穫錯体を通した電子励起のコヒーレントな伝播を表現した、時間依存オブザーバブルの集合を生成する。 我々は、この研究課題に対処する畳み込みニューラルネットワークの能力を実証する。
• 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: A well-known approach to describe the dynamics of an open quantum system is to compute the master equation evolving the reduced density matrix of the system. This approach plays an important role in describing excitation transfer through photosynthetic light harvesting complexes (LHCs). The hierarchical equations of motion (HEOM) was adapted by Ishizaki and Fleming (J. Chem. Phys., 2009) to simulate open quantum dynamics in the biological regime. We generate a set of time dependent observables that depict the coherent propagation of electronic excitations through the LHCs by solving the HEOM. We solve the inverse problem using classical machine learning (ML) models as this is a computationally intractable problem. The objective here is to determine whether a trained ML model can perform Hamiltonian tomography by using the time dependence of the observables as inputs. We demonstrate the capability of convolutional neural networks to tackle this research problem. The models developed here can predict Hamiltonian parameters such as excited state energies and inter-site couplings of a system up to 99.28\% accuracy and mean-squared error as low as 0.65.
• Abstract（参考訳）: 開量子システムのダイナミクスを記述するためのよく知られたアプローチは、システムの密度行列を減少させるマスター方程式を計算することである。 このアプローチは光合成光収穫錯体(lhcs)による励起移動を記述する上で重要な役割を果たす。 階層的な運動方程式 (HEOM) は、石崎とフレミング (J. Chem. Phys., 2009) によって生物系におけるオープン量子力学をシミュレートするために応用された。 HEOMを解くことにより、LHCを通して電子励起のコヒーレントな伝播を表現した時間依存観測値の集合を生成する。 古典的機械学習(ML)モデルを用いた逆問題の解法は,計算的に難解な問題である。 ここでの目的は、観測対象の時間依存性を入力として、訓練されたMLモデルがハミルトン断層撮影を行うことができるかどうかを決定することである。 我々は、この研究課題に対処する畳み込みニューラルネットワークの能力を実証する。 ここで開発されたモデルは、システムの励起状態エネルギーやサイト間結合などのハミルトンパラメータを99.28\%の精度と平均二乗誤差で 0.65 まで予測することができる。

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