講演情報

[19a-A25-4]Physics-Informed Neural Networkを用いた時間依存シュレーディンガー方程式のシミュレーション

屋比久 怜央1、織茂 悠貴1、佐藤 健1、〇石川 顕一1 (1.東大)
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キーワード:

アト秒科学、第一原理計算、物理情報を活用したニューラルネットワーク

Physics-Informed Neural Network (PINN)を用いて、強レーザーパルス中の1次元モデル水素原子に対する時間依存シュレーディンガー方程式をシミュレーションした。PINNによるシミュレーション結果はイオン化の様子をよくとらえており、特に原子核から30原子単位程度の距離までは、有限差分法の結果とよく一致する。

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