論文の概要: Neural network modeling of many-body super- and sub-radiant dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04640v1
• Date: Wed, 06 May 2026 08:32:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.726762
• Title: Neural network modeling of many-body super- and sub-radiant dynamics
• Title（参考訳）: 多体超放射・亜放射速ダイナミクスのニューラルネットワークモデリング
• Abstract要約: 我々は,光物質結合系の散逸ダイナミクスを得るために,ニューラル量子状態の最初の応用を報告した。 約40個の原子の多体発光ダイナミクスを1次元と2次元の高密度配列でシミュレートするために,本手法を特に適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.618303858228996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is significant interest in exploring novel phenomena in quantum light-matter interfaces, which are driven by the combination of structured dissipation and long-range interactions that are typical in such systems. To this end, it is important to develop new general numerical simulation techniques, which can access large system sizes and are not based on semi-classical approaches. Here, we report the first application of neural quantum states to obtain the dissipative dynamics of light-matter-coupled systems beyond what is accessible with exact and tensor-network calculations. We specifically apply this method to simulate the many-body emission dynamics of approximately 40 atoms, arranged in dense arrays in one and two dimensions. These systems have been chosen because they can support prominent subradiant dynamics at late times and could be realized with cold atomic quantum simulators.
• Abstract（参考訳）: 量子光-物質界面における新しい現象の探索には、構造的散逸とそのような系で典型的な長距離相互作用の組み合わせによって駆動される大きな関心がある。 この目的のためには,大規模なシステムサイズにアクセスでき,半古典的アプローチをベースとしない,新しい汎用数値シミュレーション手法を開発することが重要である。 本稿では,光物質結合系の散逸ダイナミクスを,正確なテンソルネットワーク計算で得られる範囲を超えて得るために,ニューラル量子状態の最初の応用を報告する。 約40個の原子の多体発光ダイナミクスを1次元と2次元の高密度配列でシミュレートするために,本手法を特に適用した。 これらのシステムは、最近は顕著なサブラジアントダイナミクスをサポートでき、低温原子量子シミュレーターで実現できるため、選択されている。

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