論文の概要: Exploring quantum localization with machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00363v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 08:50:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 07:24:46.715816
• Title: Exploring quantum localization with machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による量子ローカライゼーションの探索
• Authors: J. Montes, Lenoardo Ermann, Alejandro M. F. Rivas, Florentino Borondo, Gabriel G. Carlo,
• Abstract要約: 本稿では、その局所化の観点から、波動関数を分類するための効率的なニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを提案する。 提案手法は, 量子位相空間のパラメトリゼーションにより, 改良畳み込みモデルのパターン認識機能と, 独自の「量子」NNへと導かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce an efficient neural network (NN) architecture for classifying wave functions in terms of their localization. Our approach integrates a versatile quantum phase space parametrization leading to a custom 'quantum' NN, with the pattern recognition capabilities of a modified convolutional model. This design accepts wave functions of any dimension as inputs and makes accurate predictions at an affordable computational cost. This scalability becomes crucial to explore the localization rate at the semiclassical limit, a long standing question in the quantum scattering field. Moreover, the physical meaning built in the model allows for the interpretation of the learning process
• Abstract（参考訳）: 本稿では、その局所化の観点から、波動関数を分類するための効率的なニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを提案する。 提案手法は, 量子位相空間のパラメトリゼーションにより, 改良畳み込みモデルのパターン認識機能と, 独自の「量子」NNへと導かれる。 この設計は任意の次元の波動関数を入力として受け入れ、安価な計算コストで正確な予測を行う。 このスケーラビリティは、半古典的極限における局所化率を探求するために重要となり、量子散乱場における長年の疑問である。 さらに、モデルに組み込まれた物理的な意味は、学習過程の解釈を可能にする。

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