論文の概要: Forecasting Long-Time Dynamics in Quantum Many-Body Systems by Dynamic Mode Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19947v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 03:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:34:41.930821
• Title: Forecasting Long-Time Dynamics in Quantum Many-Body Systems by Dynamic Mode Decomposition
• Title（参考訳）: 動的モード分解による量子多体系の長期ダイナミクス予測
• Authors: Ryui Kaneko, Masatoshi Imada, Yoshiyuki Kabashima, Tomi Ohtsuki,
• Abstract要約: そこで本研究では,身体量の短時間データの信頼性を利用して,長時間の挙動を正確に予測する手法を提案する。 この方法は流体力学で一般的に用いられる動的モード分解(DMD)に基づいている。 本手法により,短時間のトレーニングデータよりも1桁近い精度の予測が可能であることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.381013699474244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerically computing physical quantities of time-evolved states in quantum many-body systems is a challenging task in general. Here, we propose a method that utilizes reliable short-time data of physical quantities to accurately forecast long-time behavior. The method is based on the dynamic mode decomposition (DMD), which is commonly used in fluid dynamics. The effectiveness and applicability of the DMD in quantum many-body systems such as the Ising model in the transverse field at the critical point are studied, even when the input data exhibits complicated features such as multiple oscillatory components and a power-law decay with long-ranged quantum entanglements unlike fluid dynamics. It is demonstrated that the present method enables accurate forecasts at time as long as nearly an order of magnitude longer than that of the short-time training data. Effects of noise on the accuracy of the forecast are also investigated, because they are important especially when dealing with the experimental data. We find that a few percent of noise does not affect the prediction accuracy destructively.
• Abstract（参考訳）: 量子多体系における時間進化状態の物理量の数値計算は、一般に難しい課題である。 本稿では,身体量の短時間データの信頼性を利用して,長時間の挙動を正確に予測する手法を提案する。 この方法は流体力学で一般的に用いられる動的モード分解(DMD)に基づいている。 臨界点における横場におけるイジングモデルのような量子多体系におけるDMDの有効性と適用性について検討し、入力データが流体力学と異なり、複数の振動成分や長い配列の量子絡み合いを持つパワーロー崩壊のような複雑な特徴を示す場合であっても検討する。 本手法により,短時間のトレーニングデータよりも1桁近い精度の予測が可能であることが実証された。 また, 騒音が予測精度に及ぼす影響についても検討した。 数パーセントのノイズが予測精度に破壊的影響を与えないことが判明した。

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