論文の概要: Complex Discretization approximation for the complete dynamics of
system-environment quantum models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06584v1
- Date: Sun, 12 Mar 2023 05:34:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 18:05:32.672978
- Title: Complex Discretization approximation for the complete dynamics of
system-environment quantum models
- Title（参考訳）: システム環境量子モデルの完全ダイナミクスに対する複素離散化近似
- Authors: H. T. Cui, Y. A. Yan, M. Qin, and X. X. Yi
- Abstract要約: 連続体における環境の離散化近似は再発に悩まされる。
この欠陥を克服するために、離散化近似は複素平面に一般化される。
提案手法は, システムの開力学を高精度に記述できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The discretization approximation for the environment in continuum suffers
from the recurrence, which make the computation of the open dynamics
inefficient and expensive. In order to conquer this defect, the discretization
approximation is generalized into the complex plane in this paper. As a result,
the discrete modes in environment becomes complex. The determined effective
total Hamiltonian is thus non-Hermitian, which depicts properly the dissipative
dynamics of system. As illustrations, the open dynamics in two exactly solvable
models, i.e., dephasing model and the single-excitation open dynamics in the
generalized Aubry-Andr\'{e}-Harper model, is reexamined by the current method.
It is found that the method can provide accurate description for the open
dynamics of systems in high efficiency. In addition, a further study on the
open dynamics of the generalized Aubry-Andr\'{e}-Harper model, focusing on the
robustness of delocalization-localization transition and the mobility edge, is
provided by the current method, that is demanded in computation by the exact
way.
- Abstract（参考訳）: 連続体における環境の離散化近似は再帰に苦しむため、オープンダイナミクスの計算は非効率的で費用がかかる。
この欠陥を克服するために, 離散化近似を複素平面に一般化する。
その結果、環境における離散モードは複雑になる。
したがって、決定された実効ハミルトニアンは非エルミート的であり、系の散逸ダイナミクスを適切に表現している。
例示として、2つの完全可解モデル、すなわち一般化されたオーブリー・アンド・r\'{e}-ハーパーモデルにおけるデファッションモデルと単一励磁開力学におけるオープンダイナミクスは、現在の方法によって再検討される。
この手法は, システムのオープンダイナミクスを高い効率で正確に記述できることが判明した。
さらに、非局在化-局在化遷移のロバスト性とモビリティエッジに着目した一般化 Aubry-Andr\'{e}-Harper モデルの開力学に関するさらなる研究は、計算において正確な方法で要求される現在の方法によって提供される。
関連論文リスト
- Reconstruction of dynamic systems using genetic algorithms with dynamic search limits [0.0]
時系列データを用いて動的システムの制御方程式を推定するために進化的計算手法が提案される。
本研究の主な貢献は、最小限のコントリビューションを持つ用語を除去するための遺伝的アルゴリズムの適切な修正と、局所的なオプティマから逃れるメカニズムである。
その結果,0.22未満の積分正方形誤差と,全系に対して0.99のR-二乗決定係数を用いて再構成を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-03T22:58:25Z) - Statistical Mechanics of Dynamical System Identification [2.8820361301109365]
我々はスパース方程式探索アルゴリズムを解析するための統計力学手法を開発した。
与えられたモデルの雑音を推定する閉ループ推定法を提案する。
このスパース方程式発見の観点は万能であり、他の様々な方程式発見アルゴリズムに適応することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-04T04:32:28Z) - Response Theory via Generative Score Modeling [0.0]
スコアベース生成モデルとGFDT(Generalized Fluctuation-Dissipation Theorem)を組み合わせた外部摂動に対する動的システムの応答解析手法を提案する。
この手法は,非ガウス統計を含むシステム応答の正確な推定を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-01T21:38:10Z) - Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。
そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z) - Decimation technique for open quantum systems: a case study with
driven-dissipative bosonic chains [62.997667081978825]
量子系の外部自由度への不可避結合は、散逸(非単体)ダイナミクスをもたらす。
本稿では,グリーン関数の(散逸的な)格子計算に基づいて,これらのシステムに対処する手法を提案する。
本手法のパワーを,複雑性を増大させる駆動散逸型ボゾン鎖のいくつかの例で説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-15T19:00:09Z) - Structure-Preserving Learning Using Gaussian Processes and Variational
Integrators [62.31425348954686]
本稿では,機械系の古典力学に対する変分積分器と,ガウス過程の回帰による残留力学の学習の組み合わせを提案する。
我々は、既知のキネマティック制約を持つシステムへのアプローチを拡張し、予測の不確実性に関する公式な境界を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:09:29Z) - Hybridized Methods for Quantum Simulation in the Interaction Picture [69.02115180674885]
本研究では,異なるシミュレーション手法をハイブリダイズし,インタラクション・ピクチャー・シミュレーションの性能を向上させるフレームワークを提案する。
これらのハイブリッド化手法の物理的応用は、電気遮断において$log2 Lambda$としてゲート複雑性のスケーリングをもたらす。
力学的な制約を受けるハミルトニアンシミュレーションの一般的な問題に対して、これらの手法は、エネルギーコストを課すために使われるペナルティパラメータ$lambda$とは無関係に、クエリの複雑さをもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-07T20:01:22Z) - Multiplicative noise and heavy tails in stochastic optimization [62.993432503309485]
経験的最適化は現代の機械学習の中心であるが、その成功における役割はまだ不明である。
分散による離散乗法雑音のパラメータによく現れることを示す。
最新のステップサイズやデータを含む重要な要素について、詳細な分析を行い、いずれも最先端のニューラルネットワークモデルで同様の結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T09:58:01Z) - On dissipative symplectic integration with applications to
gradient-based optimization [77.34726150561087]
本稿では,離散化を体系的に実現する幾何学的枠組みを提案する。
我々は、シンプレクティックな非保守的、特に散逸的なハミルトン系への一般化が、制御された誤差まで収束率を維持することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-15T00:36:49Z) - Generalized Kernel-Based Dynamic Mode Decomposition [0.0]
我々は、カーネルベースの動的モード分解と呼ばれる最近のアプローチを一般化する低階制約最適化とカーネルベースの計算に基づくアルゴリズムを考案する。
このアルゴリズムの特徴は近似精度の向上、数値シミュレーションによる証明、計算複雑性である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-11T13:50:00Z) - Analysis of Bayesian Inference Algorithms by the Dynamical Functional
Approach [2.8021833233819486]
学生自明なシナリオにおいて,大ガウス潜在変数モデルを用いて近似推論のアルゴリズムを解析する。
完全データモデルマッチングの場合、レプリカ法から派生した静的順序パラメータの知識により、効率的なアルゴリズム更新が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-14T17:22:02Z)
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。