Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simulating and Learning Quantum Evolution: A CTQW-ML Framework

論文の概要: Simulating and Learning Quantum Evolution: A CTQW-ML Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10821v1
Date: Sat, 13 Sep 2025 14:39:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.796823
Title: Simulating and Learning Quantum Evolution: A CTQW-ML Framework
Title（参考訳）: 量子進化のシミュレーションと学習:CTQW-MLフレームワーク
Authors: Rachana Soni, Navneet Pratap Singh,
Abstract要約: 連続時間量子ウォークによるシュリンガー方程式をシミュレートする手法を提案する。データ駆動手法の有効性を評価するために,教師付きニューラルネットワークモデルを実装した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580195
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present an approach to simulate the Schr\"odinger equation through continuous time quantum walks. The CTQW-based simulation applies unitary evolution driven by a quantum walk to generate probability amplitude distributions at various time steps. Additionally, we implemented a supervised neural network model to evaluate the effectiveness of data-driven techniques. The model learns to predict the squared modulus of the wavefunction given spatial and temporal coordinates. A comparative analysis demonstrates that the ML model can reproduce the qualitative structure and temporal progression of the quantum system with high accuracy. This study provides the synergy between quantum walk-based simulation and machine learning for solving quantum dynamical equations.
Abstract（参考訳）: 連続時間量子ウォークによるシュリンガー方程式をシミュレートする手法を提案する。 CTQWに基づくシミュレーションでは、量子ウォークによって駆動されるユニタリ進化を適用し、様々な時間ステップで確率振幅分布を生成する。さらに,データ駆動手法の有効性を評価するために,教師付きニューラルネットワークモデルを実装した。このモデルは、空間座標と時間座標が与えられた波動関数の正方形率を予測することを学習する。比較分析により、MLモデルは量子系の定性的構造と時間的進行を高い精度で再現できることが示されている。この研究は、量子ウォークに基づくシミュレーションと、量子力学方程式を解くための機械学習の相乗効果を提供する。

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