論文の概要: Solving the Schrodinger equation with genetic algorithms: a practical approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15720v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 18:48:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 16:16:24.112588
• Title: Solving the Schrodinger equation with genetic algorithms: a practical approach
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムによるシュロディンガー方程式の解法--実用的アプローチ
• Authors: Rafael Lahoz-Beltra
• Abstract要約: シュロディンガー方程式は物理学と化学において最も重要な方程式の1つである。 最も単純な場合、コンピュータ数値法で解ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Schrodinger equation is one of the most important equations in physics and chemistry and can be solved in the simplest cases by computer numerical methods. Since the beginning of the 70s of the last century the computer began to be used to solve this equation in elementary quantum systems, e.g. and in the most complex case a hydrogen-like system. Obtaining the solution means finding the wave function, which allows predicting the physical and chemical properties of the quantum system. However, when a quantum system is more complex than a hydrogen-like system then we must be satisfied with an approximate solution of the equation. During the last decade the application of algorithms and principles of quantum computation in disciplines other than physics and chemistry, such as biology and artificial intelligence, has led to the search for alternative techniques with which to obtain approximate solutions of the Schrodinger equation. In this paper, we review and illustrate the application of genetic algorithms, i.e. stochastic optimization procedures inspired by Darwinian evolution, in elementary quantum systems and in quantum models of artificial intelligence. In this last field, we illustrate with two toy models how to solve the Schrodinger equation in an elementary model of a quantum neuron and in the synthesis of quantum circuits controlling the behavior of a Braitenberg vehicle.
• Abstract（参考訳）: シュロディンガー方程式は物理学や化学において最も重要な方程式の1つであり、最も単純な場合をコンピュータ数値法で解くことができる。 前世紀の初めから、コンピュータはこの方程式を基本的な量子系、例えば最も複雑な場合、水素のような系で解くのに使われ始めた。 解を得ることは波動関数を見つけることであり、量子系の物理的および化学的性質を予測することができる。 しかし、量子系が水素のような系よりも複雑であれば、方程式の近似解を満たさなければならない。 この10年の間、物理学や化学以外の分野(生物学や人工知能など)における量子計算のアルゴリズムと原理の適用により、シュロディンガー方程式の近似解を得るための代替技術が探索されてきた。 本稿では,ダーウィンの進化にインスパイアされた遺伝的アルゴリズム,すなわち確率的最適化手法を基礎量子システムや人工知能の量子モデルに応用し,その応用を概説する。 この最後の分野では、量子ニューロンの基本モデルにおけるシュロディンガー方程式の解法と、ブレイテンベルク車両の挙動を制御する量子回路の合成の2つのおもちゃモデルについて説明する。

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