論文の概要: A short trajectory is all you need: A transformer-based model for long-time dissipative quantum dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11320v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 16:17:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 15:47:40.983413
• Title: A short trajectory is all you need: A transformer-based model for long-time dissipative quantum dynamics
• Title（参考訳）: 長い散逸量子力学のための変圧器に基づくモデル
• Authors: Luis E. Herrera Rodríguez, Alexei A. Kananenka,
• Abstract要約: 深層人工知能ニューラルネットワークは、散逸環境に結合した量子システムの長時間の人口動態を予測することができることを示す。 我々のモデルは、リカレントニューラルネットワークのような古典的な予測モデルよりも正確です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this communication we demonstrate that a deep artificial neural network based on a transformer architecture with self-attention layers can predict the long-time population dynamics of a quantum system coupled to a dissipative environment provided that the short-time population dynamics of the system is known. The transformer neural network model developed in this work predicts the long-time dynamics of spin-boson model efficiently and very accurately across different regimes, from weak system-bath coupling to strong coupling non-Markovian regimes. Our model is more accurate than classical forecasting models, such as recurrent neural networks and is comparable to the state-of-the-art models for simulating the dynamics of quantum dissipative systems, based on kernel ridge regression.
• Abstract（参考訳）: このコミュニケーションでは,自己注意層を持つトランスフォーマーアーキテクチャに基づく深層人工ニューラルネットワークが,システムの短時間の人口動態が知られているような散逸環境に結合した量子システムの長時間の人口動態を予測できることを実証する。 この研究で開発されたトランスフォーマーニューラルネットワークモデルは、弱いシステムバス結合から強結合非マルコフ状態に至るまで、スピンボソンモデルの長時間のダイナミクスを効率よく、非常に正確に予測する。 我々のモデルは、リカレントニューラルネットワークのような古典的な予測モデルよりも正確であり、カーネルリッジ回帰に基づく量子散逸系の力学をシミュレーションするための最先端モデルに匹敵する。

関連論文リスト

• Latent Space Energy-based Neural ODEs [73.01344439786524]
  本稿では,連続時間シーケンスデータを表現するために設計された深部力学モデルの新しいファミリを紹介する。 マルコフ連鎖モンテカルロの最大推定値を用いてモデルを訓練する。 発振システム、ビデオ、実世界の状態シーケンス(MuJoCo)の実験は、学習可能なエネルギーベース以前のODEが既存のものより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T18:14:22Z)
• Capturing dynamical correlations using implicit neural representations [85.66456606776552]
  実験データから未知のパラメータを復元するために、モデルハミルトンのシミュレーションデータを模倣するために訓練されたニューラルネットワークと自動微分を組み合わせた人工知能フレームワークを開発する。 そこで本研究では, 実時間から多次元散乱データに適用可能な微分可能なモデルを1回だけ構築し, 訓練する能力について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T07:55:36Z)
• ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction [82.81767856234956]
  本稿では,DNNに基づく動的モデリングの信頼性を向上させるために,ConCerNetという新しい学習フレームワークを提案する。 本手法は, 座標誤差と保存量の両方において, ベースラインニューラルネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T21:07:30Z)
• Dynamics with autoregressive neural quantum states: application to critical quench dynamics [41.94295877935867]
  本稿では、量子系の長時間のダイナミクスを安定的に捉えるための代替の汎用スキームを提案する。 二次元量子イジングモデルにおけるキブル・ズレーク機構の解明により,時間依存性のクエンチ力学にこのスキームを適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T15:50:00Z)
• Realization of the Trajectory Propagation in the MM-SQC Dynamics by Using Machine Learning [4.629634111796585]
  本研究では,教師付き機械学習(ML)アプローチを適用し,軌道に基づく非線形力学を実現する。 提案したアイデアは、いくつかのサイト・エクシトン電子-フォノンカップリングモデルの力学シミュレーションにおいて信頼性と正確性があることが証明されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T01:23:36Z)
• A comparative study of different machine learning methods for dissipative quantum dynamics [0.0]
  教師付き機械学習アルゴリズムは、散逸性量子系の長期集団動態を精度よく効率的に予測できることを示す。 調和浴に線形に結合した2レベル量子系の長期ダイナミクスを予測する能力について,22のMLモデルをベンチメイドした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-06T03:37:24Z)
• Physics-Inspired Temporal Learning of Quadrotor Dynamics for Accurate Model Predictive Trajectory Tracking [76.27433308688592]
  クオーロタのシステムダイナミクスを正確にモデル化することは、アジャイル、安全、安定したナビゲーションを保証する上で非常に重要です。 本稿では,ロボットの経験から,四重項系の力学を純粋に学習するための新しい物理インスパイアされた時間畳み込みネットワーク(PI-TCN)を提案する。 提案手法は,スパース時間的畳み込みと高密度フィードフォワード接続の表現力を組み合わせて,正確なシステム予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T13:51:35Z)
• An advanced spatio-temporal convolutional recurrent neural network for storm surge predictions [73.4962254843935]
  本研究では, 人工ニューラルネットワークモデルを用いて, 嵐の軌跡/規模/強度履歴に基づいて, 強風をエミュレートする能力について検討する。 本研究では, 人工嵐シミュレーションのデータベースを用いて, 強風を予測できるニューラルネットワークモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T23:42:18Z)
• Stochastic Recurrent Neural Network for Multistep Time Series Forecasting [0.0]
  我々は、時系列予測のための繰り返しニューラルネットワークの適応を提案するために、深部生成モデルと状態空間モデルの概念の進歩を活用する。 私たちのモデルは、すべての関連情報が隠された状態でカプセル化されるリカレントニューラルネットワークのアーキテクチャ的な動作を保ち、この柔軟性により、モデルはシーケンシャルモデリングのために任意のディープアーキテクチャに簡単に統合できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T01:43:43Z)
• Action-Conditional Recurrent Kalman Networks For Forward and Inverse Dynamics Learning [17.80270555749689]
  ロボットのモデルベース制御において、正確な前方および逆ダイナミクスモデルの推定が重要な要素である。 本稿では,フォワードモデル学習のためのアーキテクチャと,逆モデル学習のためのアーキテクチャを提案する。 どちらのアーキテクチャも、予測性能の点で、既存のモデル学習フレームワークと分析モデルを大きく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T11:28:25Z)
• Liquid Time-constant Networks [117.57116214802504]
  本稿では,時間連続リカレントニューラルネットワークモデルについて紹介する。 暗黙の非線形性によって学習システムの力学を宣言する代わりに、線形一階力学系のネットワークを構築する。 これらのニューラルネットワークは安定かつ有界な振る舞いを示し、ニューラル常微分方程式の族の中で優れた表現性をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T09:53:35Z)

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。