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物理学 > 等离子体物理

arXiv:2507.05151 (physics)
[提交于 2025年7月7日 ]

标题: 非量化粒子算法用于非线性Vlasov-Poisson系统

标题: Dequantized particle algorithm for the nonlinear Vlasov-Poisson system

Authors:Hong Qin, Michael Q. May, Jacob Molina
摘要: 我们提出了一种用于Vlasov--Poisson (VP)系统的去量化算法,称为去量化粒子算法,通过系统地去量化底层的多体量子理论。 从二次量化哈密顿量描述出发,我们推导出一个有限维的去量化系统,并证明它提供了Schrödinger--Poisson (SP)方程的结构保持离散化。 通过Wigner或Husimi变换,当量子效应可以忽略时,这种离散化提供了一种对VP系统的高效近似。 与在6D相空间中表述的传统结构保持算法不同,这个去量化粒子算法在3D配置空间中运行,在适当条件下可能提供更紧凑和高效的物理信息表示。 一个使用仅97个去量化粒子模拟的经典非线性双流不稳定性数值示例,展示了该算法的效率、准确性和守恒性质,并证实了其作为开发用于动力学等离子体动力学的量子和量子启发经典算法的基础潜力。
摘要: We present a dequantization algorithm for the Vlasov--Poisson (VP) system, termed the dequantized particle algorithm, by systematically dequantizing the underlying many-body quantum theory. Starting from the second-quantized Hamiltonian description, we derive a finite-dimensional dequantized system and show that it furnishes a structure-preserving discretization of the Schr\"odinger--Poisson (SP) equations. Through the Wigner or Husimi transformations, this discretization provides an efficient approximation of the VP system when quantum effects are negligible. Unlike conventional structure-preserving algorithms formulated in 6D phase space, this dequantized particle algorithm operates in 3D configuration space, potentially offering more compact and efficient representations of physical information under appropriate conditions. A numerical example of the classical nonlinear two-stream instability, simulated using merely 97 dequantized particles, demonstrates the efficiency, accuracy, and conservation properties of the algorithm and confirms its potential as a foundation for developing quantum and quantum-inspired classical algorithms for kinetic plasma dynamics.
评论: 13页,5图
主题: 等离子体物理 (physics.plasm-ph) ; 计算物理 (physics.comp-ph); 量子物理 (quant-ph)
引用方式: arXiv:2507.05151 [physics.plasm-ph]
  (或者 arXiv:2507.05151v1 [physics.plasm-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.05151
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Hong Qin [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 7 日 16:01:37 UTC (11,760 KB)
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