Aug, 2023

神经算子的散射问题

TL;DR最近,机器学习的最新发展提出了一种被称为神经算子的神经网络架构,能够近似函数空间之间的映射关系。我们以应用于基础物理学为目标,研究了它们在量子力学的散射过程中的应用。我们使用傅里叶神经算子的迭代变体来学习 Schrödinger 算子的物理性质,它将初始波函数和势能映射到最终波函数。这些深度算子学习的想法在两个具体问题中进行了测试:一个是在 $1+1$ 维度中预测波包散射在中心势场中的时间演化的神经算子,另一个是在 $2+1$ 维度中的双缝实验。在推断过程中,与传统的有限差分求解器相比,神经算子可以提高数个数量级的计算效率。