論文の概要: Variational Adaptive Gaussian Decomposition: Scalable Quadrature-Free Time-Sliced Thawed Gaussian Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10931v2
• Date: Thu, 12 Mar 2026 12:26:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.483652
• Title: Variational Adaptive Gaussian Decomposition: Scalable Quadrature-Free Time-Sliced Thawed Gaussian Dynamics
• Title（参考訳）: 変分適応ガウス分解:スケーラブル四分法自由時間スライスガウスダイナミクス
• Authors: Rahul Sharma, Amartya Bose,
• Abstract要約: 時間スライシングは、半古典的伝播を実時間経路積分定式化に組み込むための戦略である。 GWP分解のための二次自由変分フレームワークを提案する。 この最適化にはオートエンコーダ・デコーダニューラルネットワークが使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.000294391507879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time-slicing has emerged as a strategy for incorporating semiclassical propagation into real-time path integral formulation and recovering full quantum dynamics. A central step is the decomposition of a time-evolved wave function into a superposition of Gaussian wave packets (GWPs). Here we introduce a quadrature-free variational framework for GWP decomposition, reformulating it as an optimization problem in which the GWP parameters are chosen to maximize the overlap with the time-evolving wave function. An autoencoder-decoder neural network is used for this optimization, with the representation being adaptively reoptimized during propagation. Each wave packet in this decomposition represents a localized patch of the underlying semiclassical manifold, while retaining full correlations between all degrees of freedom. This variational adaptive Gaussian decomposition (VAGD) approach yields a compact Gaussian expansion, providing a scalable route to time-sliced semiclassical quantum dynamics. While general, applying VAGD to facilitate time-slicing of thawed Gaussian approximation (TGA) allows a route to improving the semiclassical treatment to the full quantum mechanical result in a systematic manner.
• Abstract（参考訳）: 時間スライシングは、半古典的伝播を実時間経路積分定式化に組み入れ、完全な量子力学を回復するための戦略として登場した。 中心的なステップは、時間発展波動関数をガウス波パケット(GWP)の重ね合わせに分解することである。 本稿では,時間発展波動関数との重なりを最大化するためにGWPパラメータを選択した最適化問題として,GWP分解のための二次自由変動フレームワークを提案する。 この最適化にはオートエンコーダ・デコーダニューラルネットワークが使用され、表現は伝搬中に適応的に再最適化される。 この分解における各ウェーブパケットは、すべての自由度の間の完全な相関を維持しながら、基礎となる半古典多様体の局所的パッチを表す。 この変分適応ガウス分解(VAGD)アプローチはコンパクトなガウス展開をもたらし、時間スライクな半古典量子力学へのスケーラブルな経路を提供する。 一般に、VAGDを適用してソードガウス近似(TGA)の時間スライシングを容易にすることにより、半古典的処理を完全な量子力学的結果に体系的に改善する道筋が整うことができる。

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