面向高维散射的基于表面跳跃仿真的优化解缪时间公式学习
软件工程
2025-10-23 v1
摘要
在我们最近的工作 (J. Phys. Chem. Lett. 2023, 14, 7680) 中，我们利用确切量子动力学结果作为参考，并提出了一种通用机器学习方法以获得表面跳跃仿真的最优解缪时间公式。本文将该策略从一维系统扩展到更为复杂的多核维度场景。与一维情况不同，定义了有效核动能，通过提取核动量在非绝缘耦合向量方向上的分量。结合基态态间的能量差，可通过二进制运算生成高阶描述符空间。然后基于完整量子动力学参考数据，通过机器学习程序获得最优解缪时间公式。虽然仅使用 24 个散射样本中最终通道人口分布作为机器学习训练数据，但获得的最优解缪时间公式能够良好再现人口分布的时间演化。以大量 56840 个一维和二维样本为基准，我们发现最优解缪时间公式在所有其他可用公式比较时表现出卓越且一致的高性能。
引用
@article{arxiv.2510.19237,
title = {Automated Concern Extraction from Textual Requirements of Cyber-Physical Systems: A Multi-solution Study},
author = {Dongming Jin and Zhi Jin and Xiaohong Chen and Zheng Fang and Linyu Li and Shengxin Zhao and Chuihui Wang and Hongbin Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.19237},
year = {2025}
}
备注
27 pages, 3 figures