論文等

原著論文

Hiroki Saito,
Solving the Bose-Hubbard model with machine learning,
Journal of the Physical Society of Japan 86, 093001/1-4 (2017).

概要: 最近、ニューラルネットワークと機械学習を用いて量子多体問題の基底状態を求めるという研究がなされた。これにヒントを得て、この方法を格子上のボース粒子に適用できるように拡張した。得られた多体基底状態は厳密解と非常に良く一致することがわかった。また、厳密対角化が難しいような大きな系にも適用し、平均場近似よりも良い結果が得られることがわかった。
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