論文の概要: Addressing the Non-perturbative Regime of the Quantum Anharmonic Oscillator by Physics-Informed Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13442v2
- Date: Wed, 11 Sep 2024 11:32:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 20:57:55.894756
- Title: Addressing the Non-perturbative Regime of the Quantum Anharmonic Oscillator by Physics-Informed Neural Networks
- Title(参考訳): 物理インフォームドニューラルネットワークによる量子アンハーモニック振動子の非摂動レギュムの対応
- Authors: Lorenzo Brevi, Antonio Mandarino, Enrico Prati,
- Abstract要約: 量子領域において、そのようなアプローチは、非可積分系に対するシュレーディンガー方程式を解く新しいアプローチへの道を開く。
実数および虚数周波数のシステムについて検討し、量子場理論に現れる問題に対処するための新しい数値法の基礎を築いた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9374652839580183
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The use of deep learning in physical sciences has recently boosted the ability of researchers to tackle physical systems where little or no analytical insight is available. Recently, the Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have been introduced as one of the most promising tools to solve systems of differential equations guided by some physically grounded constraints. In the quantum realm, such approach paves the way to a novel approach to solve the Schroedinger equation for non-integrable systems. By following an unsupervised learning approach, we apply the PINNs to the anharmonic oscillator in which an interaction term proportional to the fourth power of the position coordinate is present. We compute the eigenenergies and the corresponding eigenfunctions while varying the weight of the quartic interaction. We bridge our solutions to the regime where both the perturbative and the strong coupling theory work, including the pure quartic oscillator. We investigate systems with real and imaginary frequency, laying the foundation for novel numerical methods to tackle problems emerging in quantum field theory.
- Abstract(参考訳): 物理科学におけるディープラーニングの利用により、研究者は分析的な知見がほとんど、あるいは全く得られない物理的システムに取り組むことができるようになった。
近年,物理インフォームドニューラルネットワーク (PINN) は,いくつかの物理的制約によって導かれる微分方程式の系を解く最も有望なツールの1つとして紹介されている。
量子領域において、そのようなアプローチは、非可積分系に対するシュレーディンガー方程式を解く新しいアプローチへの道を開く。
非教師なし学習アプローチに従うことで、位置座標の4番目のパワーに比例する相互作用項が存在する無調波発振器にPINNを適用する。
我々は、クォート相互作用の重みを変化させながら、固有エネルギーと対応する固有関数を計算する。
我々は、摂動と強い結合理論の両方が機能する体制に解を橋渡しし、純粋なクォート振動子を含む。
実数および虚数周波数のシステムについて検討し、量子場理論に現れる問題に対処するための新しい数値法の基礎を築いた。
関連論文リスト
- Fourier Neural Operators for Learning Dynamics in Quantum Spin Systems [77.88054335119074]
ランダム量子スピン系の進化をモデル化するためにFNOを用いる。
量子波動関数全体の2n$の代わりに、コンパクトなハミルトン観測可能集合にFNOを適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T07:18:09Z) - A Tutorial on the Use of Physics-Informed Neural Networks to Compute the Spectrum of Quantum Systems [0.9374652839580183]
本稿では、あるポテンシャルに対してシュリンガー方程式を解くことができる物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の構築方法について述べる。
PINNは、メッシュのない方法で積分差分方程式を解くために、自動微分を利用するディープラーニング手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-30T09:07:03Z) - Effective Modeling of Open Quantum Systems by Low-rank Discretization of Structured Environments [0.0]
我々は、システム環境相互作用の離散的な低ランクモデルを作成するための新しい戦略を開拓した。
テンソルネットワーク手法と組み合わせることで,提案手法の有効性を実証する。
新しいモデリングフレームワークは、オープン量子システム分析の飛躍の基盤を定めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-26T17:27:09Z) - Physics-Informed Neural Networks for an optimal counterdiabatic quantum
computation [32.73124984242397]
我々は,N_Q$量子ビットを持つ系からなる量子回路の最適化において,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の強度を活用して,逆ダイアバティック(CD)プロトコルに対処する新しい手法を提案する。
この手法の主な応用は、STO-3Gベースの2量子および4量子系で表される$mathrmH_2$と$mathrmLiH$分子である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T16:55:39Z) - 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) - Approximating Ground State Energies and Wave Functions of Physical
Systems with Neural Networks [11.790752430770636]
物理系の基底状態解に対する時間独立シュリンガー方程式を解く問題に対処する。
本研究では、基底状態エネルギーと波動関数を近似する変分最適化手法として、エンドツーエンドのディープラーニング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-21T01:30:52Z) - Incoherent quantum algorithm dynamics of an open system with near-term
devices [0.0]
ハイブリッド量子古典アルゴリズムは、量子コンピューティングを実装する最も有望なシステムの一つである。
フォン・ノイマン方程式に従う密度行列に対する量子力学アルゴリズムについて検討する。
乱れた量子系のアンサンブル平均の力学を考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T14:22:42Z) - Quantum Non-equilibrium Many-Body Spin-Photon Systems [91.3755431537592]
論文は、非平衡状態における強相関量子系の量子力学に関するものである。
本研究の主な成果は, 臨界ダイナミクスのシグナチャ, 超ストロング結合のテストベッドとしての駆動ディックモデル, キブルズルーク機構の3つにまとめることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-23T19:05:56Z) - Quantum Geometric Machine Learning for Quantum Circuits and Control [78.50747042819503]
我々は、量子幾何学的制御問題に対するディープラーニングの適用をレビューし、拡張する。
量子回路合成問題における時間-最適制御の強化について述べる。
我々の研究結果は、時間-最適制御問題に対する機械学習と幾何学的手法を組み合わせた量子制御と量子情報理論の研究者にとって興味深いものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T19:12:14Z) - Quantum computation of thermal averages in the presence of a sign
problem [45.82374977939355]
本稿では,量子コンピューティング技術の簡単なシステムの熱力学特性の研究への応用について述べる。
量子アルゴリズムがいかにしてこの問題を完全に解決するかを示し、より複雑な物理的関心のシステムにどのように適用できるかを議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-15T14:01:11Z) - Entanglement Classification via Neural Network Quantum States [58.720142291102135]
本稿では、学習ツールと量子絡み合いの理論を組み合わせて、純状態における多部量子ビット系の絡み合い分類を行う。
我々は、ニューラルネットワーク量子状態(NNS)として知られる制限されたボルツマンマシン(RBM)アーキテクチャにおいて、人工ニューラルネットワークを用いた量子システムのパラメータ化を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-31T07:40:23Z)
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。