論文の概要: Automatic Evolution of Machine-Learning based Quantum Dynamics with Uncertainty Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03600v1
• Date: Sat, 7 May 2022 08:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 01:15:12.268747
• Title: Automatic Evolution of Machine-Learning based Quantum Dynamics with Uncertainty Analysis
• Title（参考訳）: 不確実性解析を用いた機械学習に基づく量子ダイナミクスの自動進化
• Authors: Kunni Lin, Jiawei Peng, Chao Xu, Feng Long Gu and Zhenggang Lan
• Abstract要約: 長期記憶リカレントニューラルネットワーク(LSTM-RNN)モデルは、長期量子力学をシミュレートするために用いられる。 この研究は、オープン量子システムの動的進化をシミュレートする効果的な機械学習アプローチを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.629634111796585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The machine learning approaches are applied in the dynamical simulation of open quantum systems. The long short-term memory recurrent neural network (LSTM-RNN) models are used to simulate the long-time quantum dynamics, which are built based on the key information of the short-time evolution. We employ various hyperparameter optimization methods, including the simulated annealing, Bayesian optimization with tree-structured parzen estimator and random search, to achieve the automatic construction and adjustment of the LSTM-RNN models. The implementation details of three hyperparameter optimization methods are examined, and among them the simulated annealing approach is strongly recommended due to its excellent performance. The uncertainties of the machine learning models are comprehensively analyzed by the combination of bootstrap sampling and Monte-Carlo dropout approaches, which give the prediction confidence of the LSTM-RNN models in the simulation of the open quantum dynamics. This work builds an effective machine learning approach to simulate the dynamics evolution of open quantum systems. In addition, the current study provides an efficient protocol to build the optimal neural networks and to estimate the trustiness of the machine learning models.
• Abstract（参考訳）: 機械学習のアプローチは、オープン量子システムの力学シミュレーションに応用される。 長期記憶リカレントニューラルネットワーク(LSTM-RNN)モデルは、短時間進化の重要な情報に基づいて構築される長期量子力学をシミュレートするために使用される。 シミュレーションアニーリング,木構造パーゼン推定器を用いたベイズ最適化,ランダムサーチなどのハイパーパラメータ最適化手法を用いて,LSTM-RNNモデルの自動構築と調整を行う。 3つのハイパーパラメータ最適化手法の実装詳細について検討し,その性能上,シミュレートアニーリングアプローチが強く推奨されている。 機械学習モデルの不確実性はブートストラップサンプリングとモンテカルロドロップアウト法の組み合わせによって包括的に解析され、これはオープン量子力学のシミュレーションにおいてlstm-rnnモデルの予測信頼度を与える。 この研究は、オープン量子システムの動的進化をシミュレートする効果的な機械学習アプローチを構築する。 さらに、本研究では、最適なニューラルネットワークを構築し、機械学習モデルの信頼性を推定するための効率的なプロトコルを提供する。

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