論文の概要: Statistical and machine learning approaches for prediction of long-time
excitation energy transfer dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14160v2
- Date: Thu, 27 Oct 2022 10:33:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-21 15:56:21.285631
- Title: Statistical and machine learning approaches for prediction of long-time
excitation energy transfer dynamics
- Title（参考訳）: 長期励起エネルギー移動ダイナミクス予測のための統計的および機械学習手法
- Authors: Kimara Naicker, Ilya Sinayskiy, Francesco Petruccione
- Abstract要約: ここでの目的は、SARIMA、CatBoost、Prophet、畳み込み、反復ニューラルネットワークのようなモデルがこの要件を回避できるかどうかを示すことである。
以上の結果から,SARIMAモデルが長期力学の予測を行うための計算コストが安価かつ正確な方法として機能することが示唆された。
- 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: One of the approaches used to solve for the dynamics of open quantum systems
is the hierarchical equations of motion (HEOM). Although it is numerically
exact, this method requires immense computational resources to solve. The
objective here is to demonstrate whether models such as SARIMA, CatBoost,
Prophet, convolutional and recurrent neural networks are able to bypass this
requirement. We are able to show this successfully by first solving the HEOM to
generate a data set of time series that depict the dissipative dynamics of
excitation energy transfer in photosynthetic systems then, we use this data to
test the models ability to predict the long-time dynamics when only the initial
short-time dynamics is given. Our results suggest that the SARIMA model can
serve as a computationally inexpensive yet accurate way to predict long-time
dynamics.
- Abstract（参考訳）: 開量子系の力学の解法の一つに、階層的な運動方程式(HEOM)がある。
数値的精度は高いが、この方法は膨大な計算資源を必要とする。
ここでの目標は、sarima、catboost、prophet、convolutional、recurrentニューラルネットワークなどのモデルがこの要件をバイパスできるかどうかを実証することである。
我々は、まずHEOMを解くことで、光合成系における励起エネルギー伝達の散逸ダイナミクスを表現した時系列のデータセットを生成し、このデータを用いて、初期短時間のダイナミクスが与えられる場合にのみ、長期間のダイナミクスを予測することができるモデルをテストする。
以上の結果から,SARIMAモデルが長期力学の予測を行うための計算コストが安価かつ正確な方法として機能することが示唆された。
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