tabakg/quantum_state_diffusion

量子态扩散（QSD）数值求解镜像

本镜像用于运行量子态扩散（QSD）的数值模拟，包含修改后的sdeint包（优化数值稳定性），支持Kerr系统和吸收双稳态等场景的轨迹生成，提供多环境运行方案。

核心功能

• 实现QSD数值仿真，生成量子系统轨迹
• 支持Kerr系统、吸收双稳态场景
• 提供Docker/Singularity/本地/集群（SLURM）运行方式
• 结果可保存为pickle或mat文件
• 自定义仿真参数（轨迹数、时长、步长等）

使用场景

• 量子物理科研仿真
• 量子系统动态行为分析
• 大规模轨迹生成与数据分析

配置说明

运行时通过命令行参数自定义：

• --seed：随机种子
• --ntraj：轨迹数量（集群建议设1）
• --duration：仿真时长
• --delta_t：时间步长
• --Nfock_a/j：Fock空间维度
• --downsample：结果下采样率
• --output_dir：输出目录
• --save2pkl/mat：保存格式

Docker部署示例

查看帮助

bash
docker run tabakg/quantum_state_diffusion --help

运行并保存到本地

映射本地目录到容器/data：

bash
docker run -v ~/Desktop:/data \
  tabakg/quantum_state_diffusion --output_dir /data --save2pkl

进入容器交互

bash
docker run -it --entrypoint=/bin/bash tabakg/quantum_state_diffusion
# 容器内运行
/code# python make_quantum_trajectory.py --output_dir /data --save2pkl

本地构建镜像

bash
git clone https://github.com/tabakg/quantum_state_diffusion
cd quantum_state_diffusion
docker build -t tabakg/quantum_state_diffusion .

数据输出

结果为pickle文件，包含参数与轨迹数据：

python
import pickle
mdict = pickle.load(open('QSD_absorptive_bistable_1-1-0.002-50-2-10.pkl', 'rb'))
print(mdict.keys())

本地安装依赖

需安装：

• Python3 + numpy/sympy/scipy
• 修改版sdeint（https://github.com/tabakg/sdeint%EF%BC%89
• QNET（pip install QNET）
• multiprocess（pip install multiprocess）