論文の概要: HPC-Driven Modeling with ML-Based Surrogates for Magnon-Photon Dynamics in Hybrid Quantum Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22221v1
• Date: Sat, 25 Oct 2025 08:51:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.923531
• Title: HPC-Driven Modeling with ML-Based Surrogates for Magnon-Photon Dynamics in Hybrid Quantum Systems
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子システムにおけるMagnon-PhotonダイナミクスのためのML-based Surrogateを用いたHPC駆動モデリング
• Authors: Jialin Song, Yingheng Tang, Pu Ren, Shintaro Takayoshi, Saurabh Sawant, Yujie Zhu, Jia-Mian Hu, Andy Nonaka, Michael W. Mahoney, Benjamin Erichson, Zhi, Yao,
• Abstract要約: オンチップ・マグノン光子回路のための超並列シミュレーションフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、次世代量子・スピントロニクスデバイスのスケーラブルなシミュレーションと高速なプロトタイピングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.546969452125214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulating hybrid magnonic quantum systems remains a challenge due to the large disparity between the timescales of the two systems. We present a massively parallel GPU-based simulation framework that enables fully coupled, large-scale modeling of on-chip magnon-photon circuits. Our approach resolves the dynamic interaction between ferromagnetic and electromagnetic fields with high spatiotemporal fidelity. To accelerate design workflows, we develop a physics-informed machine learning surrogate trained on the simulation data, reducing computational cost while maintaining accuracy. This combined approach reveals real-time energy exchange dynamics and reproduces key phenomena such as anti-crossing behavior and the suppression of ferromagnetic resonance under strong electromagnetic fields. By addressing the multiscale and multiphysics challenges in magnon-photon modeling, our framework enables scalable simulation and rapid prototyping of next-generation quantum and spintronic devices.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドマグノン量子系のシミュレーションは、2つの系の時間スケールの間に大きな違いがあるため、依然として課題である。 我々は,オンチップ・マグノン光子回路の完全結合型大規模モデリングを可能にする,超並列GPUベースのシミュレーションフレームワークを提案する。 本研究では,高時空間密度の強磁性体と電磁界の動的相互作用を解明する。 設計ワークフローを高速化するために、シミュレーションデータに基づいて訓練された物理インフォームド機械学習サロゲートを開発し、精度を維持しながら計算コストを削減した。 この組み合わせアプローチは、実時間エネルギー交換のダイナミクスを明らかにし、強磁場下での反交差挙動や強磁性共鳴の抑制といった重要な現象を再現する。 マグノン光子モデリングにおけるマルチスケール・マルチ物理問題に対処することにより,次世代量子・スピントロニクスデバイスのスケーラブルなシミュレーションと高速プロトタイピングを実現する。

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