論文の概要: Physics-Informed Neural Quantum Control for Rovibrational Photoassociation in a Morse Molecular System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29610v2
- Date: Mon, 06 Jul 2026 13:58:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 17:33:48.541909
- Title: Physics-Informed Neural Quantum Control for Rovibrational Photoassociation in a Morse Molecular System
- Title（参考訳）: モース分子系における回転光解離のための物理インフォームニューラルネットワーク制御
- Abstract要約: モース分子系における可視光解離の枠組みについて述べる。
提案手法は、ニューラルネットワークに基づくレーザーフィールド生成と微分可能な量子伝搬を組み合わせたものである。
結果はPINQCフレームワークを分子光解離のための有望な計算ツールとして確立する。
- 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 a Physics-Informed Neural Quantum Control (PINQC) framework for rovibrational photoassociation in a Morse molecular system. The proposed method combines neural-network-based laser-field generation with differentiable quantum propagation, allowing optimized laser pulses to be obtained directly from the underlying quantum dynamics without requiring external training data. The optimized control fields efficiently transfer an initially continuum-like Gaussian wave packet into the vibrational ground-state level, promoting continuum-to-bound population transfer through coherent rovibrational dynamics. The resulting photoassociation process involves both vibrational stabilization and rotational redistribution arising naturally from dipole-induced couplings between neighboring rotational channels. A central result of the present work is the successful application of the PINQC framework to extended rovibrational models containing larger rotational levels than those previously accessible in our conventional photoassociation calculations. The optimization remains numerically stable despite the increased complexity of the molecular system, demonstrating that differentiable optimization provides an effective strategy for treating rovibrational models of increased dimensionality. These results establish the PINQC framework as a promising computational tool for molecular photoassociation and motivate future investigations of increasingly complex rovibrational quantum-control problems.
- Abstract（参考訳）: モルス分子系における可視光解離のための物理インフォームド・ニューラル量子制御(PINQC)フレームワークを提案する。
提案手法は、ニューラルネットワークベースのレーザーフィールド生成と微分可能な量子伝搬を組み合わせることで、外部のトレーニングデータを必要とすることなく、基礎となる量子力学から直接最適化されたレーザーパルスを得ることができる。
最適化された制御フィールドは、初期連続体のようなガウス波パケットを振動基底状態レベルに効率よく転送し、コヒーレントな公理的ダイナミクスによる連続体間人口移動を促進する。
結果として生じる光解離過程は、隣接する回転チャネル間の双極子誘起結合から自然に生じる振動安定化と回転再分配の両方を含む。
本研究はPINQCフレームワークを従来の光結合計算で利用できるものよりも大きな回転レベルを含む拡張偏光モデルに適用した。
分子系の複雑さが増大しているにもかかわらず、最適化は数値的に安定であり、微分可能な最適化は、次元が増大する偏見モデルを扱う効果的な戦略を提供することを示した。
これらの結果は、分子光解離のための有望な計算ツールとしてPINQCフレームワークを確立し、より複雑な量子制御問題の将来の研究を動機付けている。
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