論文の概要: Space-local memory in generalized master equations: Reaching the thermodynamic limit for the cost of a small lattice simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08598v1
- Date: Wed, 13 Nov 2024 13:30:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 16:10:03.640085
- Title: Space-local memory in generalized master equations: Reaching the thermodynamic limit for the cost of a small lattice simulation
- Title(参考訳): 一般化マスター方程式における空間局所記憶:小さな格子シミュレーションのコストに対する熱力学的限界に着目する
- Authors: Srijan Bhattacharyya, Thomas Sayer, Andrés Montoya-Castillo,
- Abstract要約: 本稿では,時間的テクティタント空間における有限メモリを利用した分散格子問題の多体ダイナミクスを効率的に予測する手法を提案する。
分散ホルスタインモデルにおける非平衡ポーラロン緩和と輸送に着目して, この手法の強度を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: The exact quantum dynamics of lattice models can be computationally intensive, especially when aiming for large system sizes and extended simulation times necessary to converge transport coefficients. By leveraging finite memory times to access long-time dynamics using only short-time data, generalized master equations (GMEs) can offer a route to simulating the dynamics of lattice problems efficiently. However, such simulations are limited to small lattices whose dynamics exhibit finite-size artifacts that contaminate transport coefficient predictions. To address this problem, we introduce a novel approach that exploits finite memory in time \textit{and} space to efficiently predict the many-body dynamics of dissipative lattice problems involving short-range interactions. This advance enables one to leverage the short-time dynamics of small lattices to simulate arbitrarily large systems over long times. We demonstrate the strengths of this method by focusing on nonequilibrium polaron relaxation and transport in the dispersive Holstein model, successfully simulating lattice dynamics in one and two dimensions free from finite-size effects, reducing the computational expense of such simulations by multiple orders of magnitude. Our method is broadly applicable and provides an accurate and efficient means to investigate nonequilibrium relaxation with microscopic resolution over mesoscopic length and time scales that are relevant to experiment.
- Abstract(参考訳): 格子モデルの正確な量子力学は、特に輸送係数を収束させるのに必要な大きなシステムサイズと拡張されたシミュレーション時間を目指して計算的に集約することができる。
有限メモリ時間を利用して、短時間のデータのみを使用して長時間のダイナミクスにアクセスすることにより、一般化マスター方程式(GME)は格子問題の力学を効率的にシミュレーションするための経路を提供することができる。
しかし、そのようなシミュレーションは輸送係数予測を汚染する有限サイズの人工物を示す小さな格子に限られている。
この問題に対処するために、短距離相互作用を含む散逸格子問題の多体ダイナミクスを効率よく予測するために、時間空間の有限メモリを利用する新しいアプローチを導入する。
この進歩により、小さな格子の短時間のダイナミクスを利用して、長い時間にわたって任意の大きさのシステムをシミュレートすることができる。
本研究では, 分散ホルスタインモデルにおける非平衡偏極緩和と輸送に着目し, 有限サイズ効果のない1次元および2次元の格子動力学のシミュレーションに成功し, シミュレーションの計算コストを桁違いに削減することで, 本手法の強度を実証する。
提案手法は広範に適用可能であり, 実験に関係するメソスコピック長および時間スケールに対する顕微鏡分解能による非平衡緩和を高精度かつ効率的に研究する手段を提供する。
関連論文リスト
- Learning Effective Dynamics across Spatio-Temporal Scales of Complex Flows [4.798951413107239]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)とアテンションに基づく自己回帰モデルを活用したグラフベース効果的ダイナミクス学習(Graph-LED)を提案する。
本研究では,シリンダーを過ぎる流れや,レイノルズ数の範囲の後方方向のステップを流れる流れなど,流体力学の一連の問題に対する提案手法を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T22:14:30Z) - GauSim: Registering Elastic Objects into Digital World by Gaussian Simulator [55.02281855589641]
GauSimは、ガウスカーネルを通して表現される現実の弾性物体の動的挙動をキャプチャするために設計された、ニューラルネットワークベースの新しいシミュレータである。
我々は連続体力学を活用し、各カーネルを連続体としてモデル化し、理想化された仮定なしに現実的な変形を考慮に入れた。
ガウシムは質量や運動量保存などの明示的な物理制約を取り入れ、解釈可能な結果と堅牢で物理的に妥当なシミュレーションを確実にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T18:58:17Z) - Exact Model Reduction for Continuous-Time Open Quantum Dynamics [0.0]
有限次元多体量子系を時間非依存ハミルトニアン方程式とマルコフマスター方程式によって記述する。
本稿では,初期条件の集合や観測可能な関心事の時間発展を再現する,より小さな次元の縮小モデルを構築するための体系的手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T15:00:58Z) - Enhancing Computational Efficiency in Multiscale Systems Using Deep Learning of Coordinates and Flow Maps [0.0]
本稿では,マルチスケールシステムにおいて,ディープラーニング技術を用いて正確なタイムステッピング手法を構築する方法について述べる。
結果として得られるフレームワークは、より少ない計算コストで最先端の予測精度を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-28T14:05:13Z) - A Universal Framework for Quantum Dissipation:Minimally Extended State
Space and Exact Time-Local Dynamics [5.221249829454763]
オープン量子系の力学は、最小の拡張状態空間で定式化される。
時間局所進化方程式は、混合リウヴィル・フォック空間で生成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T15:57:10Z) - Machine learning of hidden variables in multiscale fluid simulation [77.34726150561087]
流体力学方程式を解くには、しばしばミクロ物理学の欠如を考慮に入れた閉包関係を用いる必要がある。
本研究では, 終端微分可能な偏微分方程式シミュレータを用いて, 偏微分ニューラルネットワークを訓練する。
本手法により, 非線形, 大型クヌーズン数プラズマ物理を再現する方程式に基づく手法が可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-19T06:02:53Z) - Reduced Dynamics of Full Counting Statistics [0.0]
数え上げ場の存在下での修正還元力学の理論を提示する。
本研究では, 減算力学から長寿命フルカウント統計値が効率的に得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-16T14:55:30Z) - Continuous-time dynamics and error scaling of noisy highly-entangling
quantum circuits [58.720142291102135]
最大21キュービットの雑音量子フーリエ変換プロセッサをシミュレートする。
我々は、デジタルエラーモデルに頼るのではなく、微視的な散逸過程を考慮に入れている。
動作中の消散機構によっては、入力状態の選択が量子アルゴリズムの性能に強い影響を与えることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T14:55:44Z) - Fast and differentiable simulation of driven quantum systems [58.720142291102135]
我々は、ダイソン展開に基づく半解析手法を導入し、標準数値法よりもはるかに高速に駆動量子系を時間発展させることができる。
回路QEDアーキテクチャにおけるトランスモン量子ビットを用いた2量子ゲートの最適化結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T21:43:38Z) - The role of boundary conditions in quantum computations of scattering
observables [58.720142291102135]
量子コンピューティングは、量子色力学のような強い相互作用する場の理論を物理的時間進化でシミュレートする機会を与えるかもしれない。
現在の計算と同様に、量子計算戦略は依然として有限のシステムサイズに制限を必要とする。
我々は、ミンコフスキー符号量1+1ドルの体積効果を定量化し、これらが体系的不確実性の重要な源であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-01T17:43:11Z) - Fast Mixing of Multi-Scale Langevin Dynamics under the Manifold
Hypothesis [85.65870661645823]
我々は,Langevin次元のアルゴリズムによって,より小さなデータに依存する時間を大幅に短縮できることを示す。
第二に、サンプリング空間の高さはランゲヴィン・ダイナミクスの性能を著しく損なう。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T14:52:40Z)
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。