論文の概要: Resolution enhancement of one-dimensional molecular wavefunctions in
plane-wave basis via quantum machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04336v1
- Date: Tue, 8 Nov 2022 15:54:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 23:14:57.131186
- Title: Resolution enhancement of one-dimensional molecular wavefunctions in
plane-wave basis via quantum machine learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習による平面波に基づく1次元分子波動関数の高分解能化
- Authors: Rei Sakuma, Yutaro Iiyama, Lento Nagano, Ryu Sawada, Koji Terashi
- Abstract要約: 超解像度は、低解像度画像から高解像度画像を生成する画像処理技術である。
このアプローチに着想を得た量子機械学習の数値実験を行い,低分解能(低平面波エネルギーカットオフ)1粒子分子波動関数を入力として行う。
トレーニングされたモデルでは, 地上構造波動関数に対して高い忠実度値の波動関数を生成できることを示し, アンザッツにデータ依存情報を含めることで, 定性的かつ定量的に結果を改善することができることを示した。
- 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: Super-resolution is a machine-learning technique in image processing which
generates high-resolution images from low-resolution images. Inspired by this
approach, we perform a numerical experiment of quantum machine learning, which
takes low-resolution (low plane-wave energy cutoff) one-particle molecular
wavefunctions in plane-wave basis as input and generates high-resolution (high
plane-wave energy cutoff) wavefunctions in fictitious one-dimensional systems,
and study the performance of different learning models. We show that the
trained models can generate wavefunctions having higher fidelity values with
respect to the ground-truth wavefunctions than a simple linear interpolation,
and the results can be improved both qualitatively and quantitatively by
including data-dependent information in the ansatz. On the other hand, the
accuracy of the current approach deteriorates for wavefunctions calculated in
electronic configurations not included in the training dataset. We also discuss
the generalization of this approach to many-body electron wavefunctions.
- Abstract（参考訳）: 超解像度は、低解像度画像から高解像度画像を生成する画像処理における機械学習技術である。
この手法に触発されて,低分解能(低平面エネルギーカットオフ)の一粒子分子波動関数を入力とし,架空の一次元系において高分解能(高平面エネルギーカットオフ)波動関数を生成する量子機械学習の数値実験を行い,異なる学習モデルの性能について検討する。
訓練されたモデルでは、単純な線形補間よりも地対波関数に対して忠実度の高い波動関数を生成でき、ansatzにデータ依存情報を含めることで、質的および定量的に結果を改善することができる。
一方、トレーニングデータセットに含まれない電子配置で計算された波動関数に対しては、現在のアプローチの精度が低下する。
また、多体電子波動関数に対するこのアプローチの一般化についても論じる。
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