論文の概要: 1d-qt-ideal-solver: 1D Idealized Quantum Tunneling Solver with Absorbing Boundaries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22634v1
- Date: Sat, 27 Dec 2025 16:13:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.152171
- Title: 1d-qt-ideal-solver: 1D Idealized Quantum Tunneling Solver with Absorbing Boundaries
- Title（参考訳）: 1d-qt-ideal-solver:吸収境界を持つ1次元理想量子トンネル溶媒
- Authors: Sandy H. S. Herho, Siti N. Kaban, Rusmawan Suwarman, Iwan P. Anwar, Nurjanna J. Trilaksono,
- Abstract要約: 1d-qt-ideal-solverは、量子トンネル力学をシミュレートするオープンソースのPythonライブラリである。
Numbaのジャスト・イン・タイムコンパイルはコンパイル言語に匹敵するパフォーマンスを達成する。
- 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: We present 1d-qt-ideal-solver, an open-source Python library for simulating one-dimensional quantum tunneling dynamics under idealized coherent conditions. The solver implements the split-operator method with second-order Trotter-Suzuki factorization, utilizing FFT-based spectral differentiation for the kinetic operator and complex absorbing potentials to eliminate boundary reflections. Numba just-in-time compilation achieves performance comparable to compiled languages while maintaining code accessibility. We validate the implementation through two canonical test cases: rectangular barriers modeling field emission through oxide layers and Gaussian barriers approximating scanning tunneling microscopy interactions. Both simulations achieve exceptional numerical fidelity with machine-precision energy conservation over femtosecond-scale propagation. Comparative analysis employing information-theoretic measures and nonparametric hypothesis tests reveals that rectangular barriers exhibit moderately higher transmission coefficients than Gaussian barriers in the over-barrier regime, though Jensen-Shannon divergence analysis indicates modest practical differences between geometries. Phase space analysis confirms complete decoherence when averaged over spatial-temporal domains. The library name reflects its scope: idealized signifies deliberate exclusion of dissipation, environmental coupling, and many-body interactions, limiting applicability to qualitative insights and pedagogical purposes rather than quantitative experimental predictions. Distributed under the MIT License, the library provides a deployable tool for teaching quantum mechanics and preliminary exploration of tunneling dynamics.
- Abstract（参考訳）: 理想的なコヒーレント条件下での一次元量子トンネル力学をシミュレーションするオープンソースのPythonライブラリである1d-qt-ideal-solverを提案する。
この解法は2次トロッタースズキ分解を用いた分割演算法を実装し, 運動作用素に対するFFTに基づくスペクトル微分と複素吸収電位を用いて境界反射を除去する。
Numbaのジャスト・イン・タイムコンパイルは、コードアクセシビリティを維持しながら、コンパイル言語に匹敵するパフォーマンスを達成する。
走査型トンネル顕微鏡の相互作用を近似した酸化膜層による電界放射をモデル化する矩形障壁とガウス障壁の2つの正準試験ケースによる実装の検証を行った。
両方のシミュレーションは、フェムト秒スケールの伝播による機械精度エネルギーの保存により、例外的な数値忠実性を達成する。
情報理論測度と非パラメトリック仮説による解析により、長方形障壁はオーバーバリア状態のガウス障壁よりも適度に高い透過係数を示すことが明らかとなった。
位相空間解析は時空間領域平均化時の完全デコヒーレンスを確認する。
理想化は、散逸、環境の結合、多体相互作用を意図的に排除し、定量的な実験的予測よりも質的な洞察と教育的目的に適応する可能性を制限する。
MIT Licenseの下で配布されているこのライブラリは、量子力学を教えるためのデプロイ可能なツールと、トンネル力学の予備的な探索を提供する。
関連論文リスト
- Generative Modeling with Continuous Flows: Sample Complexity of Flow Matching [60.37045080890305]
本稿では,フローマッチングに基づく生成モデルにおいて,サンプルの複雑さを初めて解析する。
速度場推定誤差をニューラルネットワーク近似誤差、有限標本サイズによる統計的誤差、速度場推定のための有限個の最適化ステップによる最適化誤差に分解する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-01T05:14:25Z) - Locally Purified Maximally Mixed States At Scale: Entanglement Pruning and Symmetries [0.0]
局所化精製密度演算子は、スケールでの混合量子状態を表す。
非特異性を考えると、それらの表現の複雑さは一般に実用計算において準最適である。
本研究では,実用上の重要な状態を表すために必要な資源を最小化することにより,テンソルネットワークアルゴリズムの効率を大幅に向上させることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-19T21:38:29Z) - Generative AI Models for Learning Flow Maps of Stochastic Dynamical Systems in Bounded Domains [7.325529913721375]
境界領域における微分方程式(SDE)のシミュレーションには、内部力学と境界相互作用の正確なモデリングが必要である。
既存の学習方法は、粒子出口のダイナミクスを正確に捉えることができないため、境界領域のSDEには適用できない。
本稿では,条件拡散モデルと出口予測ニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッド型データ駆動方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-17T13:27:49Z) - Zassenhaus Expansion in Solving the Schrödinger Equation [0.0]
基本的な課題はユニタリ進化作用素 (e-imathcalHt ) の近似である。
我々は、E. K"okc"u et alによって導入された固定深度シミュレーションの枠組みを改良し、二階ザッセンハウス展開を取り入れた。
これにより、(mathcalO(t))のようにエラースケーリングを伴う制御された非単位近似が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-14T14:48:47Z) - Learning Mixtures of Experts with EM: A Mirror Descent Perspective [28.48469221248906]
古典的なMixtures of Experts(MoE)は、入力空間を含む機械学習モデルであり、各パーティションでトレーニングされた個別の"エキスパート"モデルである。
我々は,MoEモデルのトレーニングにおける期待最大化(EM)アルゴリズムの理論的保証について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-09T03:44:09Z) - Harmonic Path Integral Diffusion [0.4527270266697462]
本稿では,連続多変量確率分布から抽出する新しい手法を提案する。
本手法では,状態空間の起点を中心とするデルタ関数を$t=0$とし,ターゲット分布に$t=1$で変換する。
これらのアルゴリズムは他のサンプリング手法、特にシミュレートおよびパス積分サンプリングと対比し、解析制御、精度、計算効率の点でそれらの利点を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-23T16:20:21Z) - Sampling and estimation on manifolds using the Langevin diffusion [45.57801520690309]
離散化マルコフ過程に基づく$mu_phi $の線形汎函数の2つの推定器を検討する。
誤差境界は、本質的に定義されたランゲヴィン拡散の離散化を用いてサンプリングと推定のために導出される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T18:01:11Z) - Solving High-Dimensional PDEs with Latent Spectral Models [74.1011309005488]
我々は,高次元PDEの効率的かつ高精度な解法に向けて,Latent Spectral Models (LSM) を提案する。
数値解析において古典スペクトル法に着想を得て,潜時空間におけるPDEを解くために,ニューラルスペクトルブロックを設計する。
LSMは、一貫した最先端を実現し、7つのベンチマークで平均11.5%の相対的な利益を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T04:58:40Z) - Modeling the space-time correlation of pulsed twin beams [68.8204255655161]
パラメトリックダウンコンバージョンによって生成される絡み合ったツインビームは、画像指向アプリケーションで好まれるソースである。
本研究では,時間消費数値シミュレーションと非現実的な平面波ポンプ理論のギャップを埋めることを目的とした半解析モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-18T11:29:49Z)
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。