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Recall that a particle in equilibrium is one for which the external forces are balanced. Static equilibrium involves objects at rest, and dynamic equilibrium involves objects in motion without acceleration; but it is important to remember that these conditions are relative. For instance, an object may be at rest when viewed from one frame of reference, but that same object would appear to be in motion when viewed by someone moving at a constant velocity.
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Shortly after de Broglie published his ideas that the electron in a hydrogen atom could be better thought of as being a circular standing wave instead of a particle moving in quantized circular orbits, Erwin Schrödinger extended de Broglie’s work by deriving what is now known as the Schrödinger equation. When Schrödinger applied his equation to hydrogen-like atoms, he was able to reproduce Bohr’s expression for the energy and, thus, the Rydberg formula governing hydrogen spectra.
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量子機械学習による二次元材料の自己状態フィルタリング

Manas Sajjan1, Shree Hari Sureshbabu2, Sabre Kais3

  • 1Department of Chemistry, Purdue University, West Lafayette, Indiana 47907, United States.

Journal of the American Chemical Society
|October 27, 2021
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

この研究は,基底状態の計算を超えて,特定のエネルギー固有状態をフィルタリングするための新しい量子アルゴリズムを導入します. この方法は浅いニューラルネットワークと量子回路を利用し,量子シミュレーションに二次的なリソース効率を提供します.

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科学分野:

  • 量子コンピューティング
  • 機械学習
  • 材料科学

背景:

  • 量子機械学習アルゴリズムは,量子コンピュータを利用することで,古典的な方法よりも利点があります.
  • 現在のアルゴリズムは主にシステムの基本状態を計算することに焦点を当てています.
  • 物質の性質を理解するために 興奮状態を探求することが重要です

研究 の 目的:

  • 量子アルゴリズムを開発して エネルギー固有状態を フィルタリングする
  • 新しい種類の材料で アルゴリズムの有効性を証明する
  • マテリアル・バンドの構造を調査するための新しいツールを提供するためです.

主な方法:

  • 浅いニューラルネットワークは 望ましい量子状態をコードします
  • 量子回路はギブス-ボルツマンの分布から振幅情報を採取する.
  • クラシック計算は非線形活性化によって相情報を抽出します.
  • アルゴリズムのリソース要件は二次的であることが示されています.

主要な成果:

  • 量子アルゴリズムは対称性やユーザーの選択に基づいて 特定のエネルギー固有状態を フィルタリングします
  • 量子シミュレーションのための新しい領域である単層移行金属二カルコゲン化物における実証された有効性.
  • 量子シミュレータと IBM-Q 装置の結果は 従来の計算と一致しています

結論:

  • 開発された量子アルゴリズムは,基本状態を超えた状態のフィルタリングのための新しいアプローチを提供します.
  • このプロトコルは,高度な材料のバンド構造を調査するために適用できます.
  • この方法は,古典的な電子構造と機械学習技術に適した代替手段です.