基于神经网络量子态的单维谐振阱有源玻色-爱因斯坦浓度脉冲解
量子气体
2026-04-17 v1 斑图形成与孤子
摘要
我们证明了在描述Gross-Pitaevskii方程的受约束的单维谐振阱有源玻色-爱因斯坦浓度中，存在明亮脉冲。采用神经网络量子态(NNQS)方法，对初始波函数进行参数化并优化，以寻找在一次阱周期后仍能复现的解，有效地在排斥力与阱诱导的吸引力之间取得平衡。除了明亮脉冲解外，我们还报告了双明亮脉冲和暗脉冲态。对初始态施加乘性相位和�幅噪声后验证，这些周期轨道具有轨道稳定性。我们的结果表明，NNQS为揭示非线性波系统中的相干结构提供了强大的框架。
引用
@article{arxiv.2604.14529,
title = {Solitonic Solutions of the One-Dimensional Harmonically Trapped Repulsive Bose-Einstein Condensate via Neural Network Quantum States},
author = {Gaoqing Meng and Mingshu Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.14529},
year = {2026}
}