文献

J-GLOBAL ID：202202243969918497   整理番号：22A0471180

多体状態表現のためのニューラルネットワーク

Neural Networks for Many-Body Physics

著者 (1件)： 吉岡信行 (東京大学大学院工学系研究科)
資料名： 日本物理学会誌
巻： 77  号： 1  ページ： 14-22(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： F0221A  ISSN： 0029-0181  CODEN： NBGSA  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： 多体系の織りなす物理現象を調べることで,森羅万象と我々人間の...

シソーラス用語： *状態 ,...
準シソーラス用語： 多体系 ,...

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分類 (2件)： 統計力学一般,多体問題  (BA08010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (44件)：

• 1) G. Carleo and M. Troyer, Science 355, 602(2017).
• 2) Y. Nomura et al., Phys. Rev. B 96, 205152(2017).
• 3) Z. Cai and J. Liu, Phys. Rev. B 97, 035116(2018).
• 4) H. Saito, J. Phys. Soc. Jpn. 86, 093001(2017).
• 5) M. Schmitt and M. Heyl, Phys. Rev. Lett. 125, 100503(2020).

タイトルに関連する用語 (2件)： 表現 ,  ニューラルネットワーク