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Enregistrement W4392701859 · doi:10.1103/prxquantum.5.010343

Improved Precision Scaling for Simulating Coupled Quantum-Classical Dynamics

2024· article· en· W4392701859 sur OpenAlexafffund
Sophia Simon, Raffaele Santagati, Matthias Degroote, Nikolaj Moll, Michael Streif, Nathan Wiebe

Notice bibliographique

RevuePRX Quantum · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum many-body systems
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceGoogleBoehringer IngelheimU.S. Department of Energy
Mots-clésScalingDynamics (music)Statistical physicsQuantumPhysicsQuantum dynamicsComputer scienceClassical mechanicsQuantum mechanicsMathematicsGeometryAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present a superpolynomial improvement in the precision scaling of quantum simulations for coupled quantum-classical systems. Such systems are found in, e.g., molecular-dynamics simulations within the Born-Oppenheimer approximation. By employing a framework based on the Koopman–von Neumann formulation of classical mechanics, we express the Liouville equation of motion as unitary dynamics and utilize phase kickback from a dynamical quantum simulation to calculate the quantum forces acting on classical particles. This approach allows us to simulate the dynamics of these classical particles without the overheads associated with measuring gradients and solving the equations of motion on a classical computer, resulting in a superpolynomial advantage at the price of increased space complexity. We demonstrate that these simulations can be performed in both microcanonical and canonical ensembles, enabling the estimation of thermodynamic properties from the prepared probability density. Published by the American Physical Society 2024

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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