論文の概要: Enhancing Open Quantum Dynamics Simulations Using Neural Network-Based Non-Markovian Stochastic Schrödinger Equation Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15914v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 16:57:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:18:48.965986
• Title: Enhancing Open Quantum Dynamics Simulations Using Neural Network-Based Non-Markovian Stochastic Schrödinger Equation Method
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく非マルコフ確率シュレーディンガー方程式を用いたオープン量子力学シミュレーションの強化
• Authors: Kaihan Lin, Xing Gao,
• Abstract要約: ニューラルネットワーク技術と非マルコフシュロディンガー方程式のシミュレーションを組み合わせる手法を提案する。 このアプローチは、特に低温での長時間シミュレーションに必要な軌道の数を著しく減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9413085575648235
• License:
• Abstract: The Non-Markovian Stochastic Schrodinger Equation (NMSSE) offers a promising approach for open quantum simulations, especially in large systems, owing to its low scaling complexity and suitability for parallel computing. However, its application at low temperatures faces significant convergence challenges. While short-time evolution converges quickly, long-time evolution requires a much larger number of stochastic trajectories, leading to high computational costs. To this end,we propose a scheme that combines neural network techniques with simulations of the non-Markovian stochastic Schrodinger equation. By integrating convolutional neural networks (CNNs) and long short-term memory recurrent neural networks (LSTMs),along with the iterative attentional feature fusion (iAFF) technique, this approach significantly reduces the number of trajectories required for long-time simulations, particularly at low temperatures, thereby substantially lowering computational costs and improving convergence. To demonstrate our approach, we investigated the dynamics of the spin-boson model and the Fenna-Matthews-Olson (FMO) complex across a range of parameter variations.
• Abstract（参考訳）: 非マルコフ確率シュロディンガー方程式(NMSSE)は、特に大規模システムにおいて、スケーリングの複雑さが低く、並列コンピューティングに適しているため、オープン量子シミュレーションに有望なアプローチを提供する。 しかし、低温での応用は、かなりの収束の課題に直面している。 短時間の進化は急速に収束するが、長時間の進化はより多くの確率的軌道を必要とするため、計算コストが高い。 この目的のために、ニューラルネットワーク技術とマルコフ確率シュロディンガー方程式のシミュレーションを組み合わせたスキームを提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と長寿命メモリリカレントニューラルネットワーク(LSTM)を統合することで、反復的注意機能融合(iAFF)技術とともに、長時間のシミュレーション、特に低温で必要となるトラジェクトリの数を著しく削減し、計算コストを大幅に削減し、収束性を向上させる。 本研究では,スピンボソンモデルとFMO(Fenna-Matthews-Olson complex)のパラメータ変動のダイナミクスについて検討した。

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