arXiv ID:
2604.25137
arXiv 提交日期: 2026-04-28
基于玻姆轨迹上的分数匹配实现量子动力学模拟 / Quantum Dynamics via Score Matching on Bohmian Trajectories
1️⃣ 一句话总结
本文提出一种新方法,通过神经网络学习量子系统在玻姆轨迹上的概率密度梯度(即分数函数),将量子力学中的实时演化转化为自洽的生成模型,从而高效模拟波包分裂和分子振动等复杂量子动力学过程。