論文の概要: QuDPy: A Python-Based Tool For Computing Ultrafast Non-linear Optical
Responses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16355v2
- Date: Mon, 24 Jul 2023 17:54:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-26 00:40:15.732009
- Title: QuDPy: A Python-Based Tool For Computing Ultrafast Non-linear Optical
Responses
- Title(参考訳): qudpy: 超高速非線形光学応答を計算するpythonベースのツール
- Authors: S. A. Shah and Hao Li and Eric R. Bittner and Carlos Silva and Andrei
Piryatinski
- Abstract要約: コードの最初のリリースQuDPy(pythonの量子力学)を提示する。
我々のアプローチの重要な特徴は、様々な高次光応答経路を指定できることである。
複素系のスペクトル応答のシミュレーションにはQuTipの量子力学関数を用いる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.787049285733455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nonlinear Optical Spectroscopy is a well-developed field with theoretical and
experimental advances that have aided multiple fields including chemistry,
biology and physics. However, accurate quantum dynamical simulations based on
model Hamiltonians are need to interpret the corresponding multi-dimensional
spectral signals properly. In this article, we present the initial release of
our code, QuDPy (quantum dynamics in python) which addresses the need for a
robust numerical platform for performing quantum dynamics simulations based on
model systems, including open quantum systems. An important feature of our
approach is that one can specify various high-order optical response pathways
in the form of double-sided Feynman diagrams via a straightforward input syntax
that specifies the time-ordering of ket-sided or bra-sided optical interactions
acting upon the time-evolving density matrix of the system. We use the quantum
dynamics capabilities of QuTip for simulating the spectral response of complex
systems to compute essentially any n-th-order optical response of the model
system. We provide a series of example calculations to illustrate the utility
of our approach.
- Abstract(参考訳): 非線形光学分光法は、化学、生物学、物理学を含む複数の分野を支援した理論および実験の進歩を持つ、よく発達した分野である。
しかし、モデルハミルトニアンに基づく正確な量子力学シミュレーションは、対応する多次元スペクトル信号を適切に解釈する必要がある。
本稿では,オープン量子システムを含むモデル系に基づく量子力学シミュレーションを行うための強固な数値プラットフォームの必要性に対処する,コードqudpy(quantum dynamics in python)の初期リリースについて述べる。
提案手法の重要な特徴は,両面のファインマン図形の高次光応答経路を,系の時間発展密度行列に作用するケケット側あるいはブラ面の光相互作用の時間秩序を記述した直感的な入力構文により特定できることである。
複素系のスペクトル応答をシミュレーションするためにqutipの量子ダイナミクス機能を使用し、モデルシステムのn次光応答を本質的に計算する。
このアプローチの有用性を説明するための一連の例計算を提供する。
関連論文リスト
- Simulating Non-Markovian Dynamics in Multidimensional Electronic Spectroscopy via Quantum Algorithm [0.0]
構造化環境下でのマルチクロモフォア系の光応答のシミュレーションのための一般的な手法を提案する。
手順の重要なステップは、量子状態の有限セットが進化するシステム環境問題の擬モード埋め込みである。
この定式化は、線形および非線形応答関数をシミュレートするために設計された量子アルゴリズムに統合された衝突モデルによって解決される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T12:13:41Z) - Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。
量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T07:18:09Z) - Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか?
我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。
我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T08:21:28Z) - Accelerating the analysis of optical quantum systems using the Koopman operator [1.2499537119440245]
光子エコーの予測は、光量子系を理解するための重要な技術である。
本稿では、Koopman演算子に基づくデータ駆動サロゲートモデルを用いて、この処理を高速化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T12:02:04Z) - Quantum tensor networks algorithms for evaluation of spectral functions
on quantum computers [0.0]
テンソルネットワークから導かれる量子アルゴリズムを用いて,量子多体系の静的および動的特性をシミュレートする。
量子コンピュータ上で基底状態と励起状態を作成し、分子ナノマグネット(MNM)に応用するアルゴリズムをパラダイムとして示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-26T18:01:42Z) - QOptCraft: A Python package for the design and study of linear optical
quantum systems [0.0]
QOptCraftパッケージは、線形干渉計を用いた量子実験を設計する際に、最も一般的な問題のいくつかを解決する方法のコレクションを提供する。
このルーチンは、線形系の記述に現れるユニタリ行列を扱う際に、通常の数値問題を避けるために選択される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-13T12:05:21Z) - Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the
spin-boson model [68.8204255655161]
量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。
変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。
量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T18:00:05Z) - Fixed Depth Hamiltonian Simulation via Cartan Decomposition [59.20417091220753]
時間に依存しない深さの量子回路を生成するための構成的アルゴリズムを提案する。
一次元横フィールドXYモデルにおけるアンダーソン局在化を含む、モデルの特殊クラスに対するアルゴリズムを強調する。
幅広いスピンモデルとフェルミオンモデルに対して正確な回路を提供するのに加えて、我々のアルゴリズムは最適なハミルトニアンシミュレーションに関する幅広い解析的および数値的な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-01T19:06:00Z) - The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep
Learning [84.33745072274942]
線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。
ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T17:24:29Z) - Quantum Markov Chain Monte Carlo with Digital Dissipative Dynamics on
Quantum Computers [52.77024349608834]
少数のアンシラ量子ビットを用いて環境との相互作用をシミュレートするデジタル量子アルゴリズムを開発した。
逆イジングモデルの熱状態のシミュレーションによるアルゴリズムの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-04T18:21:00Z) - Scalable Hamiltonian learning for large-scale out-of-equilibrium quantum
dynamics [0.0]
平衡外量子系におけるハミルトントモグラフィーのためのニューラルネットワークに基づくスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
具体的には,任意の大きさの準1次元ボゾン系のハミルトニアンを再構成可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T19:00:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。