論文の概要: Neural Network Approach for Non-Markovian Dissipative Dynamics of Many-Body Open Quantum Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11093v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 06:17:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 15:04:52.178753
- Title: Neural Network Approach for Non-Markovian Dissipative Dynamics of Many-Body Open Quantum Systems
- Title（参考訳）: マルチボディオープン量子系の非マルコフ散逸ダイナミクスに対するニューラルネットワークアプローチ
- Authors: Long Cao, Liwei Ge, Daochi Zhang, Xiang Li, Yao Wang, Rui-Xue Xu, YiJing Yan, Xiao Zheng,
- Abstract要約: 我々は第2量子化(DQME-SQ)におけるディシパトン埋め込み量子マスター方程式にニューラル量子状態アプローチを統合する
提案手法は縮密度テンソルをコンパクトに表現し,システム環境相関と非マルコフメモリの組合せ効果を明示的に符号化する。
RBMベースの新しいDQME-SQアプローチは、それまでの難解な状態における非マルコフ的開量子力学の研究の道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.775774445091516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Simulating the dynamics of open quantum systems coupled to non-Markovian environments remains an outstanding challenge due to exponentially scaling computational costs. We present an artificial intelligence strategy to overcome this obstacle by integrating the neural quantum states approach into the dissipaton-embedded quantum master equation in second quantization (DQME-SQ). Our approach utilizes restricted Boltzmann machines (RBMs) to compactly represent the reduced density tensor, explicitly encoding the combined effects of system-environment correlations and nonMarkovian memory. Applied to model systems exhibiting prominent effects of system-environment correlation and non-Markovian memory, our approach achieves comparable accuracy to conventional hierarchical equations of motion, while requiring significantly fewer dynamical variables. The novel RBM-based DQME-SQ approach paves the way for investigating non-Markovian open quantum dynamics in previously intractable regimes, with implications spanning various frontiers of modern science.
- Abstract（参考訳）: 非マルコフ環境に結合したオープン量子系の力学をシミュレーションすることは、指数関数的に計算コストをスケーリングすることによる顕著な課題である。
本稿では,2次量子化(DQME-SQ)におけるディシパトン埋め込み量子マスター方程式にニューラル量子状態アプローチを統合することにより,この障害を克服する人工知能戦略を提案する。
提案手法では,制限ボルツマンマシン(RBM)を用いて縮退密度テンソルをコンパクトに表現し,システム環境相関と非マルコフメモリの組合せ効果を明示的に符号化する。
システム環境相関と非マルコフ記憶の顕著な効果を示すモデルシステムに適用し、従来の階層的な運動方程式に匹敵する精度を達成し、動的変数を著しく少なくする。
RBMベースの新しいDQME-SQアプローチは、以前の難解な状態における非マルコフ的オープン量子力学の研究の道を開くものであり、現代の科学の様々なフロンティアに影響を及ぼす。
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