The nonlinear Schr\"odinger and the Schr\"odinger-Newton equations model many phenomena in various fields. Here, we perform an extensive numerical comparison between splitting methods (often employed to numerically solve these equations) and the integrating factor technique, also called Lawson method. Indeed, the latter is known to perform very well for the nonlinear Schr\"odinger equation, but has not been thoroughly investigated for the Schr\"odinger-Newton equation. Comparisons are made in one and two spatial dimensions, exploring different boundary conditions and parameters values. We show that for the short range potential of the nonlinear Schr\"odinger equation, the integrating factor technique performs better than splitting algorithms, while, for the long range potential of the Schr\"odinger-Newton equation, it depends on the particular system considered.


翻译:非线性 Schr\'odinger 和 Schr\'odinger-Newton 方程式在多个字段中建模许多现象。 在这里, 我们对分裂法( 通常用于数字解析这些方程式) 和集成因子技术( 也称为Lawson 法) 进行广泛的数字比较。 事实上, 后者在非线性 Schr\' odinger- Newton 方程式中表现得很好, 但还没有对 Schr\' odinger-Newton 方程式进行彻底调查。 比较是在一个和两个空间维度中进行, 探索不同的边界条件和参数值。 我们显示, 对于非线性 Schr\' odinger 方程式的短范围潜力, 集成因子技术比分裂算法表现更好, 而对于Schr\' odinger-Newton 方程式的长范围潜力, 它取决于特定系统。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月30日
Arxiv
25+阅读 · 2022年1月3日
Arxiv
20+阅读 · 2021年9月22日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
Arxiv
12+阅读 · 2020年6月20日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员