驱动耗散量子动力学的神经量子传播器
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了强激光驱动开放量子系统动态描述中存在的复杂性，提出了一种新颖的神经量子传播器（NQP）框架，专注于近似传播算符，而非波函数或密度矩阵。研究结果表明，通过适当配置外部场，NQP能够高效模拟不同哈密顿量系统的长时间动态，显示出其在量子动力学模拟中的潜在影响。
量子神经网络的训练动力学可以用广义Lotka-Volterra方程描述，显示出动力学相变。当代价函数目标值超过最小可达值时，动力学从冻结核相位转变为冻结误差相位。在这两个相位中，固定点的收敛是指数级的，而在临界点是多项式级的。通过将训练动力学的Hessian映射到虚时间中的Hamiltonian，揭示出相变为二阶，临界点表现出尺度不变性。这些理论在IBM量子设备上得到验证。
