論文の概要: One-shot trajectory learning of open quantum systems dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12661v2
- Date: Wed, 8 Jun 2022 16:15:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-15 09:24:28.375843
- Title: One-shot trajectory learning of open quantum systems dynamics
- Title(参考訳): オープン量子システムダイナミクスのワンショット軌道学習
- Authors: Arif Ullah and Pavlo O. Dral
- Abstract要約: 非断熱量子力学は光ハーベスティング過程を理解するのに重要である。
ここでは、縮小密度行列の全軌道の超高速予測を可能にする一発軌道学習手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Nonadiabatic quantum dynamics are important for understanding
light-harvesting processes, but their propagation with traditional methods can
be rather expensive. Here we present a one-shot trajectory learning approach
that allows to directly make ultra-fast prediction of the entire trajectory of
the reduced density matrix for a new set of such simulation parameters as
temperature and reorganization energy. The whole 10ps long propagation takes 70
milliseconds as we demonstrate on the comparatively large quantum system, the
Fenna-Matthews-Olsen (FMO) complex. Our approach also significantly reduces
time and memory requirements for training.
- Abstract(参考訳): 非断熱量子力学は光ハーベスティング過程を理解するのに重要であるが、従来の方法での伝播はかなり高価である。
ここでは、温度や再編成エネルギーといった新しいシミュレーションパラメータのセットに対して、還元密度行列の軌跡全体の超高速な予測を可能にするワンショット軌道学習手法を提案する。
10psの長い伝播は、比較的大きな量子系であるフェンナ・マシューズ・オルセン(FMO)で示されるように70ミリ秒かかる。
トレーニングの時間とメモリ要件も大幅に削減します。
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