Fugu-MT 論文翻訳(概要): On some one-dimensional quantum-mechanical models with a delta-potential interaction

論文の概要: On some one-dimensional quantum-mechanical models with a delta-potential interaction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09371v1
Date: Wed, 14 Jun 2023 18:33:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-19 16:47:26.880204
Title: On some one-dimensional quantum-mechanical models with a delta-potential interaction
Title（参考訳）: デルタポテンシャル相互作用を持つ一次元量子力学モデルについて
Authors: Francisco M. Fern\'andez
Abstract要約: 我々は、無次元量子力学方程式の体系的な構成について議論する。非均一媒質中の局所状態の研究のために最近提案された単純な一次元モデルを選択する。
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: We discuss a systematic construction of dimensionless quantum-mechanical equations. The process reduces the number of independent model parameters to a minimum and, at the same time, provides the natural units of length, energy, etc. in a clear, straightforward way. We compare this systematic procedure with the widely adopted one that consists of setting $\hbar=1$. As illustrative examples, we choose some simple one-dimensional models proposed recently for the study of localized states in inhomogeneous media.
Abstract（参考訳）: 我々は無次元量子力学的方程式の体系的構成について論じる。このプロセスは、独立したモデルパラメータの数を最小限に減らし、同時に、長さやエネルギーなどの自然な単位を明確かつ直接的な方法で提供する。この体系的な手順を、$\hbar=1$の設定からなる広く採用されている手順と比較する。具体例として、不均質媒質中の局在状態の研究のために最近提案された単純な一次元モデルを選択する。

関連論文リスト

Efficiency of Dynamical Decoupling for (Almost) Any Spin-Boson Model [44.99833362998488]
構造ボソニック環境と結合した2レベル系の動的疎結合を解析的に検討した。このようなシステムに対して動的疎結合が機能する十分な条件を見つける。私たちの境界は、様々な関連するシステムパラメータで正しいスケーリングを再現します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-24T04:58:28Z)
Latent Space Energy-based Neural ODEs [73.01344439786524]
本稿では,連続時間シーケンスデータを表現するために設計された深部力学モデルの新しいファミリを紹介する。マルコフ連鎖モンテカルロの最大推定値を用いてモデルを訓練する。発振システム、ビデオ、実世界の状態シーケンス(MuJoCo)の実験は、学習可能なエネルギーベース以前のODEが既存のものより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-05T18:14:22Z)
Predicting Ordinary Differential Equations with Transformers [65.07437364102931]
単一溶液軌道の不規則サンプリングおよび雑音観測から,スカラー常微分方程式(ODE)を記号形式で復元するトランスフォーマーに基づくシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを開発した。提案手法は, 1回に一度, ODE の大規模な事前訓練を行った後, モデルのいくつかの前方通過において, 新たな観測解の法則を推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-24T08:46:12Z)
Geometric Neural Diffusion Processes [55.891428654434634]
拡散モデルの枠組みを拡張して、無限次元モデリングに一連の幾何学的先行を組み込む。これらの条件で、生成関数モデルが同じ対称性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-11T16:51:38Z)
A brief journey through collision models for multipartite open quantum dynamics [0.0]
本稿では,多部開量子系の力学における主衝突モデルについて概説する。量子コンピュータ上でどのようにシミュレートされるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-30T13:59:24Z)
Neural-Network Quantum States for Periodic Systems in Continuous Space [66.03977113919439]
我々は、周期性の存在下での強い相互作用を持つシステムのシミュレーションのために、神経量子状態の族を紹介する。一次元系では、基底状態エネルギーと粒子の放射分布関数を非常に正確に推定する。二つの次元において基底状態エネルギーの優れた推定値を得るが、これはより伝統的な手法から得られる結果に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-22T15:27:30Z)
Self-consistent microscopic derivation of Markovian master equations for open quadratic quantum systems [0.0]
我々は、幅広い種類の量子系に対するマルコフのマスター方程式の厳密な構成を提供する。完全な世俗近似の下での非退化系に対して、有効なリンドブラッド作用素は系の正規モードであることを示す。また、最小2バス方式でシステム内を流れる粒子とエネルギーの電流に対処し、ランダウアーの公式の構造を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-22T19:25:17Z)
Duality in quantum transport models [0.0]
我々は、古典的な輸送モデルのために広く研究されている「双対性アプローチ」を開発した。一般浴によるこのような動的過程は平衡浴にマッピングされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-08T08:48:15Z)
State preparation and measurement in a quantum simulation of the O(3) sigma model [65.01359242860215]
我々は,非線型O(3)シグマモデルの固定点が,格子サイトあたり2キュービットしか持たないスピンモデルの量子相転移付近で再現可能であることを示す。本稿では,弱い結合状態と量子臨界状態の両方において,断熱的基底状態の準備が複雑になる結果を得るためにトロッター法を適用した。非単位ランダム化シミュレーション法に基づく量子アルゴリズムの提案と解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-28T23:44:12Z)
Certified variational quantum algorithms for eigenstate preparation [0.0]
我々は変分アルゴリズムの終了を認証する手段を開発する。逆場イジングモデル、競合する相互作用を持つ1次元スピンレスフェルミオンのモデル、量子電磁力学のシュウィンガーモデルという3つのモデルに適用することで、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-23T18:00:00Z)
Gaussian Process States: A data-driven representation of quantum many-body physics [59.7232780552418]
我々は、絡み合った多体量子状態をコンパクトに表現するための、新しい非パラメトリック形式を示す。この状態は、非常にコンパクトで、体系的に即効性があり、サンプリングに効率的である。また、量子状態に対する普遍的な近似器として証明されており、データセットのサイズが大きくなるにつれて、絡み合った多体状態も捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-27T15:54:44Z)

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。