摘要：凝聚态物理学研究的是无限复杂的电子、原子核、磁矩、原子或量子比特集合的集体行为。这一复杂性体现在状态空间大小上，其大小会随着粒子数量的变化而呈指数级增长，这会让人想起机器学习中通常遇到的「维数灾难（curse of dimensionality』）」。尽管如此，机器学习社区已经开发出强大技术，用来识别、分类以及从复...
摘要:凝聚态物理学研究的是无限复杂的电子、原子核、磁矩、原子或量子比特集合的集体行为。这一复杂性体现在状态空间大小上,其大小会随着粒子数量的变化而呈指数级增长,这会让人想起机器学习中通常遇到的「维数灾难(curse of dimensionality』)」。尽管如此,机器学习社区已经开发出强大技术,用来识别、分类以及从复杂数据...
等离子体物理非常适合机器学习来辅助。因为在等离子体物理尤其是在天体等离子体物理中非常常见的一种模型叫...
时间:2022年8月8日-8月17日 主办方:江苏大学物理与电子工程学院 受国家自然科学基金专项资助,国家自然科学基金委2022年度“理论物理前沿讲习班——机器学习在凝聚态物理中的应用”将于2022年8月8日-17日在江苏镇江举办。本次讲习班由江苏大学物理与电子工程学院主办。 本次讲习班选取与机器学习和凝聚态物理相关...
热忱欢迎从事机器学习和凝聚态物理及相关领域研究的专家及研究生参加！一、会议主题 本次大会将就机器学习...
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用机器学习的方法研究凝聚态物理的发展怎么样 发自小木虫IOS客户端
第一篇论文题目:机器学习物质的相(Machine learning phases of matter) 作者:Juan Carrasquilla、Roger G. Melko 摘要:凝聚态物理学研究的是无限复杂的电子、原子核、磁矩、原子或量子比特集合的集体行为。这一复杂性体现在状态空间大小上,其大小会随着粒子数量的变化而呈指数级增长,这会让人想起机器学习中通常遇到的...
所以这也是机器学习刚进入物理学界人们最早想到的应用。比如一维自旋链，人们通过实验的可观测量，或者数值...