The integrating factor technique is widely used to solve numerically (in particular) the Schr{\"o}dinger equation in the context of spectral methods. Here, we present an improvement of this method exploiting the freedom provided by the gauge condition of the potential. Optimal gauge conditions are derived considering the equation and the temporal numerical resolution with an adaptive embedded scheme of arbitrary order. We illustrate this approach with the nonlinear Schr{\"o}dinger (NLS) and with the Schr{\"o}dinger-Newton (SN) equations. We show that this optimization increases significantly the overall computational speed, sometimes by a factor five or more. This gain is crucial for long time simulations.


翻译:集成因子技术被广泛用于在光谱方法范围内以数字方式(特别是)解决Schr_'o}dinger等式。在这里,我们展示了利用潜力测量条件所提供的自由来改进这一方法。最佳的量测条件是在考虑公式和时间数字分辨率的同时,用一个适应性的任意顺序嵌入法。我们用非线性Schr_'o}dinger(NLS)和Schr_'o}dinger-Newton(SN)等式来说明这一方法。我们显示,这种优化极大地提高了总体计算速度,有时以5或5倍以上系数计算。这一增益对于长期模拟至关重要。

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/
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月27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
[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
【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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月17日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员