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J-GLOBAL ID:201802227468728256   整理番号:18A1231675

「物理学とAI」ニューラルネットワークを使った物性物理学

著者 (1件):
資料名:
巻: 33  号:ページ: 429-434  発行年: 2018年07月01日 
JST資料番号: X0330A  ISSN: 2188-2266  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 解説  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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・物質の性質の解明を目指す物性物理学では量子力学的に振る舞う電子の振舞いが重要であるので,複雑な振舞いの波動関数を機械学習で解析する試みを紹介。
・ランダムネスの強さが大きくも小さくもない場合には波動関数の広がりを見ても系が金属か,絶縁体かを判断できないのでこれを多層の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で学習。
・三次元系としてアンダーソンモデルでCNNを構築し,量子力学的問題をパーコレーションクラスタ上で解く量子パーコレーション問題に適用した事例を紹介。
・ミクロな磁石が格子点に配置されるスピン系では波動関数を求めることが難しいので,制限ボルツマンマシンを用いて波動関数のエネルギーが最小になるような強化学習の試みを説明。
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分類 (4件):
分類
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人工知能  ,  物理学一般  ,  量子力学一般  ,  ニューロコンピュータ 
引用文献 (13件):
タイトルに関連する用語 (4件):
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