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循环神经网络模拟量子输运过程中的量子条件主方程的模拟方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110111596.2
IPC分类号：G06F30/25G06F30/27G06N3/04G06N3/063G06N3/08G06N7/00G06N10/00G06F111/08G06F119/10
申请日期：
2021-01-27
申请人：
电子科技大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	循环神经网络模拟量子输运过程中的量子条件主方程的模拟方法
申请号	CN202110111596.2	申请日期	2021-01-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-11	公开/公告号	CN112784472A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/25	IPC分类号	G06F30/25;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06N7/00;G06N10/00;G06F111/08;G06F119/10查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市高新区(西区)西源大道20*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	李晓瑜;朱钦圣;胡勇;杨庆;卢俊邑
代理机构	成都华风专利事务所（普通合伙）	代理人	张巨箭

摘要

本发明公开了一种循环神经网络模拟量子输运过程中的量子条件主方程的模拟方法，包括：建立循环神经网络，循环神经网络为长短时记忆网络；长短时记忆网络包括T个按时间顺序排列的LSTM细胞，每个LSTM细胞具有输入值xt和输出值ht，LSTM细胞内具有参数(W,b)；将根据量子条件主方程得到的电流的散粒噪声谱S(ω)，替代输入值xt；利用量子条件主方程中的密度矩阵迹，替代输出值ht；利用前后时刻的量子条件主方程中的密度矩阵迹之间联系，替代参数(W,b)。本发明建立了循环神经网络中的长短时记忆网络和量子条件主方程的联系，利用量子系统产生的散粒噪声谱的数据，解决求解量子条件主方程时方程无限循环闭合的难题，实现循环神经网络对量子条件主方程的模拟。

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