論文の概要: Simulating Non-Markovian Open Quantum Dynamics with Neural Quantum States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11093v2
- Date: Wed, 18 Jun 2025 09:01:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.31684
- Title: Simulating Non-Markovian Open Quantum Dynamics with Neural Quantum States
- Title（参考訳）: ニューラル量子状態を用いた非マルコフ開量子ダイナミクスのシミュレーション
- Authors: Long Cao, Liwei Ge, Daochi Zhang, Xiang Li, Yao Wang, Rui-Xue Xu, YiJing Yan, Xiao Zheng,
- Abstract要約: 我々はディシパトン中の環境記憶を符号化し、ディシパトン埋め込み量子マスター方程式(DQME)を生成する。
結果として得られるNQS-DQMEフレームワークは、多体相関と非マルコフメモリのコンパクトな表現を実現する。
この方法論は、非マルコフ的開量子力学を先取り可能なシステムで探求するための新しい経路を開く。
- 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: Reducing computational scaling for simulating non-Markovian dissipative dynamics using artificial neural networks is both a major focus and formidable challenge in open quantum systems. To enable neural quantum states (NQSs), we encode environmental memory in dissipatons (quasiparticles with characteristic lifetimes), yielding the dissipaton-embedded quantum master equation (DQME). The resulting NQS-DQME framework achieves compact representation of many-body correlations and non-Markovian memory. Benchmarking against numerically exact hierarchical equations of motion confirms NQS-DQME maintains comparable accuracy while enhancing scalability and interpretability. This methodology opens new paths to explore non-Markovian open quantum dynamics in previously intractable systems.
- Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワークを用いた非マルコフ散逸ダイナミクスをシミュレートするための計算スケーリングの削減は、オープン量子システムにおける主要な焦点であり、大きな課題である。
ニューラル量子状態(NQS)を実現するため、ディシパトン(特徴的な寿命を持つ準粒子)の環境記憶を符号化し、ディシパトン埋め込み量子マスター方程式(DQME)を生成する。
結果として得られるNQS-DQMEフレームワークは、多体相関と非マルコフメモリのコンパクトな表現を実現する。
数値的に正確な運動方程式に対するベンチマークでは、NQS-DQMEはスケーラビリティと解釈可能性を高めながら同等の精度を維持している。
この方法論は、非マルコフ的開量子力学を先取り可能なシステムで探求するための新しい経路を開く。
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